Podstawy Agentic RAG: Buduj AI Agents z LangGraph

W miarę ewolucji sztucznej inteligencji standardowe modele wyszukiwania już nie wystarczają. Nowoczesne aplikacje wymagają agentic workflows — systemów, które potrafią oceniać, kierować i samokorygować własne odpowiedzi w celu zapewnienia maksymalnej dokładności. Ten kurs zapewnia jasne, tekstowe wprowadzenie do budowania systemów Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Zaczniesz od fundamentalnych koncepcji modeli językowych i baz danych wektorowych, zanim przejdziesz do architektury samokorygujących się agentów. Czytając praktyczne wyjaśnienia i fragmenty kodu, zrozumiesz, jak orkiestrować złożone AI workflows za pomocą LangGraph. Czego się nauczysz: - Zrozumiesz fundamentalne koncepcje RAG, baz danych wektorowych i prompt engineering. - Dowiesz się, czym agentic workflows różnią się od standardowej liniowej generacji AI. - Zbudujesz samokorygujące się pętle wyszukiwania, które oceniają i udoskonalają własne wyniki. - Zastosujesz LangGraph do orkiestracji stanowych, wieloetapowych procesów AI. - Przećwiczysz projektowanie przepływów logicznych dla wyszukiwania dokumentów, oceniania i generowania. Materiał jest skonstruowany tak, aby budować Twoją wiedzę krok po kroku. Zaczynamy od podstawowej terminologii AI i bazowych wzorców wyszukiwania, stopniowo wprowadzając zarządzanie stanem i pętle autorefleksji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących i programistów stawiających pierwsze kroki w AI agents — nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z LangGraph ani zaawansowanym machine learning. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować kolejny poziom tworzenia inteligentnych aplikacji.