พื้นฐาน LlamaIndex: สร้าง AI Agents และแอป RAG

เมื่อ Large Language Models (LLMs) กลายเป็นหัวใจสำคัญของซอฟต์แวร์สมัยใหม่ ความสามารถในการเชื่อมต่อโมเดลเหล่านี้กับข้อมูลส่วนตัวจึงเป็นทักษะที่ต้องการอย่างมาก LlamaIndex มอบเฟรมเวิร์กที่ทรงพลังสำหรับการเชื่อมช่องว่างระหว่างเอกสารดิบและแอปพลิเคชัน AI อัจฉริยะ คอร์สนี้จะแนะนำคุณตลอดกระบวนการสร้าง AI Agents อัจฉริยะและการนำระบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) มาใช้งาน คุณจะเริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานของการทำดัชนีเอกสารและ vector embeddings จากนั้นจะก้าวไปสู่การออกแบบเอเจนต์อัตโนมัติที่สามารถสืบค้นชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเพื่อให้คำตอบที่แม่นยำและสอดคล้องกับบริบท สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจแนวคิดหลักของ LlamaIndex, LLMs และการทำดัชนีเอกสาร - สร้างไปป์ไลน์ Retrieval-Augmented Generation (RAG) พื้นฐานเพื่อสืบค้นข้อมูลของคุณเอง - รวมฐานข้อมูลเวกเตอร์สมัยใหม่เพื่อการค้นหาเชิงความหมายและการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ - ออกแบบ AI Agents อัจฉริยะที่สามารถใช้เหตุผลหลายขั้นตอนและการใช้เครื่องมือ - ประยุกต์ใช้เทคนิค prompt engineering ขั้นพื้นฐานเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของเอเจนต์ - ฝึกฝนการจัดโครงสร้างและการแบ่งส่วน (chunking) เอกสารที่ซับซ้อนเพื่อให้ AI นำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด หลักสูตรนี้ดำเนินไปอย่างเป็นลำดับขั้นตอน ตั้งแต่คำศัพท์ที่จำเป็นและการนำเข้าข้อมูลพื้นฐาน ไปจนถึงเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ขั้นสูง ผ่านคำอธิบายในรูปแบบข้อความและตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง คุณจะค่อยๆ สร้างทักษะที่จำเป็นในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่แข็งแกร่งตั้งแต่เริ่มต้น คอร์สนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นและนักพัฒนาที่ต้องการเรียนรู้โดยเฉพาะ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน machine learning มาก่อน ลงทะเบียนวันนี้เพื่อเริ่มสร้าง AI Agents ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของคุณเองด้วย LlamaIndex