Создание AI-агентов с помощью LlamaIndex и RAG

По мере развития искусственного интеллекта статических языковых моделей становится недостаточно; современным приложениям требуется AI, способный активно извлекать пользовательские данные и выполнять многоэтапные задачи. Этот курс научит вас преодолевать разрыв между большими языковыми моделями и вашими собственными источниками данных с помощью LlamaIndex. Вы начнете с основополагающих концепций AI-агентов и Retrieval-Augmented Generation (RAG), шаг за шагом проходя через процесс создания надежных агентных рабочих процессов на основе данных. Что вы узнаете: - Изучите базовую терминологию AI-агентов, LLM и архитектур RAG. - Настройте LlamaIndex для загрузки, индексации и запроса ваших пользовательских источников данных. - Создавайте базовые RAG-конвейеры для повышения точности и релевантности ответов AI. - Проектируйте агентные рабочие процессы, способные разбивать сложные запросы и эффективно распределять задачи. - Интегрируйте современные векторные базы данных для эффективного хранения и извлечения данных. - Применяйте основы prompt engineering, чтобы направлять ваших агентов к получению надежных результатов. Курс начинается с основной терминологии и фундаментальных концепций, после чего вы перейдете к письменным упражнениям по созданию ваших первых индексов данных и агентных циклов. Вы пройдете путь от простых запросов к документам до проектирования многоэтапных AI-агентов, способных рассуждать над сложными наборами данных. Этот курс предназначен для начинающих, будущих инженеров данных и разработчиков без предварительного опыта в области AI, которые хотят понять механику агентных рабочих процессов. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал ваших данных и создать своего первого интеллектуального AI-агента.