Xây dựng Hệ thống RAG Tác tử và Mô-đun với LangGraph

Các hệ thống truy xuất tiêu chuẩn thường thất bại khi các truy vấn phức tạp hoặc tài liệu lộn xộn. Bằng cách chuyển sang RAG tác tử, mô-đun, bạn có thể xây dựng các ứng dụng AI tự đánh giá kết quả tìm kiếm của mình, sửa lỗi và định tuyến các truy vấn một cách linh hoạt. Khóa học chỉ đọc này hướng dẫn bạn quy trình thiết kế và triển khai các kiến trúc truy xuất nâng cao. Bạn sẽ chuyển từ tra cứu tài liệu đơn giản sang xây dựng các tác tử AI tự động, dựa trên trạng thái bằng LangGraph. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cốt lõi của RAG tác tử và cách nó cải thiện so với truy xuất truyền thống. - Cấu hình biểu đồ trạng thái, các nút và định tuyến có điều kiện bằng LangGraph. - Triển khai các mẫu RAG sửa lỗi để đánh giá và lọc các tài liệu được truy xuất. - Áp dụng các cơ chế viết lại truy vấn và dự phòng để có phản hồi LLM chính xác hơn. - Thiết kế các quy trình làm việc mô-đun xử lý các truy vấn người dùng phức tạp, nhiều bước. - Thực hành xây dựng các vòng lặp gọi công cụ có cấu trúc trong một hệ thống có trạng thái. Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm RAG nền tảng trước khi đi từng bước qua các trạng thái biểu đồ, logic định tuyến và các vòng lặp sửa lỗi. Bạn sẽ đọc các giải thích rõ ràng và phân tích các đoạn mã có cấu trúc được thiết kế để giúp bạn xây dựng các quy trình làm việc AI mạnh mẽ. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển và những người đam mê AI mong muốn xây dựng các ứng dụng tìm kiếm thế hệ tiếp theo, không yêu cầu kinh nghiệm LangGraph trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng các hệ thống AI thông minh hơn, tự sửa lỗi.