Создание агентных и модульных RAG-систем с LangGraph

Стандартные системы поиска часто терпят неудачу, когда запросы сложны или документы беспорядочны. Перейдя на агентную, модульную RAG, вы можете создавать приложения ИИ, которые оценивают свои собственные результаты поиска, исправляют ошибки и динамически маршрутизируют запросы. Этот курс поможет вам пройти процесс разработки и реализации продвинутых архитектур поиска. Вы перейдете от простого поиска документов к созданию автономных агентов искусственного интеллекта с использованием LangGraph. Что вы узнаете: - Понять основные концепции агентного RAG и как он улучшает традиционный поиск. - Настройка графов состояний, узлов и условной маршрутизации с помощью LangGraph. - Внедрение корректирующих схем RAG для оценки и фильтрации извлекаемых документов. - Применение переписывания запросов и резервных механизмов для более точных ответов LLM. - Разрабатывать модульные рабочие процессы, которые обрабатывают сложные, многоэтапные пользовательские запросы. - Практикуем построение структурированных циклов вызова инструментов в рамках системы с состояниями. Курс начинается с основной терминологии и основных концепций RAG, а затем шаг за шагом продвигается через состояния графа, логику маршрутизации и циклы исправления ошибок. Вы прочитаете четкие объяснения и проанализируете структурированные фрагменты кода, предназначенные для создания надежных рабочих процессов ИИ. Эта программа предназначена для разработчиков и энтузиастов искусственного интеллекта, стремящихся создать поисковые приложения следующего поколения, без предварительного опыта работы с LangGraph. Начните читать сегодня, чтобы создавать более умные, самокорректирующиеся системы искусственного интелекта.