AI-агенты для поддержки и автоматизации тикетов

Инженерные команды тратят бесчисленное количество часов на ответы на повторяющиеся вопросы службы поддержки и решение стандартных тикетов. Что, если бы вы могли автоматизировать эту нагрузку с помощью интеллектуальных систем? Этот курс научит вас создавать и интегрировать AI-агентов непосредственно в вашу существующую кодовую базу. Вы узнаете, как подключать языковые модели к вашей внутренней документации и системам тикетов, трансформируя то, как ваша платформа обрабатывает запросы в поддержку. Чему вы научитесь: - Понимать фундаментальные концепции AI-агентов и их отличие от стандартных скриптов; - Изучать основополагающие техники prompt engineering для управления поведением и принятием решений агента; - Создавать пайплайны Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием векторных баз данных для предоставления агенту контекста; - Интегрировать AI-модели с вашей кодовой базой для чтения, анализа и ответа на входящие тикеты поддержки; - Настраивать безопасный вызов внешних инструментов, чтобы ваш агент мог безопасно взаимодействовать с внутренними API; - Практиковаться в написании чистого модульного кода для поддержки и масштабирования ваших рабочих процессов автоматизации AI. Курс начинается с основной терминологии AI и базовых концепций, после чего переходит к практическим текстовым упражнениям по программированию. Вы пройдете через пошаговые письменные сценарии для построения функциональной архитектуры агента поддержки с нуля. Этот материал предназначен для начинающих бэкенд-разработчиков и инженеров платформ, желающих изучить автоматизацию на основе AI, при этом предварительного опыта в machine learning не требуется. Начните создавать интеллектуальные решения для поддержки сегодня и оптимизируйте свои инженерные рабочие процессы.