Nền tảng của LLM và AI Agents: Thiết kế quy trình làm việc thông minh

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đang thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ, nhưng sức mạnh thực sự nằm ở việc xây dựng các AI agents tự động có thể lập kế hoạch, sử dụng công cụ và giải quyết các vấn đề phức tạp. Khóa học dựa trên văn bản này sẽ hướng dẫn bạn qua các khái niệm nền tảng của LLMs và quy trình làm việc theo tác nhân mà không yêu cầu kinh nghiệm AI trước đó. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các lời nhắc cơ bản sang thiết kế các AI agents có cấu trúc có khả năng thực hiện các tác vụ nhiều bước. Bằng cách đọc qua các phân tích khái niệm và ví dụ văn bản thực tế, bạn sẽ có được sự tự tin để triển khai các kiến trúc AI hiện đại trong các dự án của riêng mình. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn và cách chúng xử lý thông tin - Nắm vững các kỹ thuật prompt engineering nền tảng để hướng dẫn hành vi của mô hình một cách hiệu quả - Triển khai Retrieval-Augmented Generation (RAG) để kết nối LLMs với các nguồn dữ liệu bên ngoài - Thiết kế các AI agents tự động sử dụng khả năng lập kế hoạch, bộ nhớ và gọi công cụ - Khám phá các framework tác nhân hiện đại và các mẫu điều phối cho các hệ thống đa tác nhân - Giải quyết các cân nhắc về đạo đức, các rào cản an toàn và quản lý chi phí trong triển khai AI Chương trình học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và cơ chế của các mô hình ngôn ngữ trước khi tiến tới cơ sở dữ liệu vector, RAG và kiến trúc tác nhân. Bạn sẽ khám phá các hướng dẫn dựa trên văn bản có cấu trúc minh họa cách các tác nhân suy nghĩ, lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ. Khóa học này được thiết kế cho những người mới bắt đầu tò mò, các nhà phát triển phần mềm và quản lý sản phẩm muốn hiểu cơ chế của AI hiện đại. Không yêu cầu kiến thức nền tảng về học máy hoặc lập trình nâng cao. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để khai phá tiềm năng của các AI agents tự động và các mô hình ngôn ngữ hiện đại.