Создание локальных RAG-агентов с помощью LangGraph

Готовы ли вы создавать AI-агентов, способных получать доступ к специфической информации вне их обучающих данных и понимать её? Этот курс познакомит вас с мощным миром Retrieval Augmented Generation (RAG) и агентными рабочими процессами, позволяя создавать сложные, контекстно-зависимые приложения, которые работают полностью на вашем локальном компьютере. По завершении этого курса вы сможете проектировать, внедрять и развертывать собственных локальных RAG-агентов, способных использовать внешние базы знаний для предоставления точных и релевантных ответов. Что вы узнаете: * Поймете основные концепции Retrieval Augmented Generation (RAG) и их преимущества для AI-приложений. * Научитесь проектировать и внедрять многошаговые рабочие процессы AI-агентов с использованием фреймворка LangGraph. * Настроите взаимодействие с локальными Large Language Models (LLMs) через Ollama, включая такие модели, как Llama 3. * Интегрируете векторные базы данных, такие как ChromaDB, для эффективного поиска знаний в системах RAG. * Примените методы prompt engineering для управления поведением агента и улучшения качества ответов. * Попрактикуетесь в создании полноценного локального RAG-агента с нуля, объединяя все компоненты. * Изучите фундаментальные методы оценки производительности и надежности RAG-агентов. Курс начинается с фундаментальных концепций RAG, переходит к настройке локальных сред LLM, углубляется в LangGraph для создания агентов и завершается практической реализацией и базовыми стратегиями оценки. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся созданием интеллектуальных AI-агентов. Предварительный опыт работы с LLMs или RAG не требуется. Начните создавать своих собственных интеллектуальных локальных AI-агентов уже сегодня.