After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
Агентные рабочие процессы, которые интегрируют LLM и инструменты для выполнения тонких задач, находятся на переднем крае трансформации ИИ. В этом курсе вы изучите ключевые принципы работы агентов LangChain, включая настройку промптов, интеграцию инструментов и управление сложными рабочими процессами. К концу этого курса вы сможете создавать интеллектуальные системы, которые автоматизируют сложные задачи, повышают продуктивность и предлагают динамичные решения, адаптированные под конкретные бизнес-потребности.
Освойте основы агентов LangChain
Вы узнаете, как интегрировать промпты, языковые модели и инструменты в рабочие процессы с использованием фреймворка Reasoning and Action (ReAct). После этого вы сможете настраивать агентные рабочие процессы, конфигурировать инструменты и понимать основные принципы агентов LangChain, визуализируя эти рабочие процессы с помощью LangGraph. Вы создадите собственных агентов, настроите инструменты для доступа к внешним источникам данных, таким как API Википедии, и будете управлять состояниями агентов. Вас проведут через определение узлов и рёбер, создание условных путей и сборку сложных рабочих процессов, которые адаптируются к различным условиям.Создавайте динамических чат-агентов
Наконец, вы научитесь отслеживать сообщения, определять узлы для гибкого вызова функций и настраивать своего чат-бота для работы с несколькими инструментами. К концу этого курса вы сможете создавать интеллектуальные системы, которые автоматизируют сложные задачи, повышают продуктивность и предлагают динамичные решения, адаптированные под конкретные бизнес-потребности.Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Основы агентов LangChain
Создавайте интеллектуальные агентные системы! Изучите ключевые компоненты агентов LangChain: как промпты, языковые модели и инструменты взаимодействуют для рассуждения и выполнения действий. Вы настроите агента с помощью API OpenAI, определите пользовательские инструменты и решите практические задачи, например математические вычисления. Кроме того, вы узнаете, как LangChain организует данные с помощью графов, узлов и рёбер.
- Агенты в LangChain50 XP
- Создание агента ReAct100 XP
- Компоненты агентов LangChain50 XP
- Создание пользовательских инструментов50 XP
- Создание инструмента для математических вычислений100 XP
- Интеграция пользовательских инструментов и запросов100 XP
- Диалог с агентом ReAct50 XP
- Настройка диалога100 XP
- Задаём вопросы об истории разговора100 XP
2
Создание чат-ботов с LangGraph
Создавайте динамические чат-боты с расширенными инструментами на основе LangChain и LangGraph! Вы научитесь строить чат-бота, который адаптируется к вводу пользователя: определять состояния и подключать внешние API для получения информации в реальном времени. Вы объедините эти компоненты в отзывчивую структуру графа, обеспечивающую плавные переходы между обычным диалогом и ответами с привлечением инструментов. В итоге вы получите наглядно представленный фреймворк чат-бота с улучшенными возможностями рассуждения и многошаговыми рабочими процессами.
3
Создание динамических чат-агентов
Расширьте возможности чат-бота с помощью динамических инструментов и памяти! Определите и интегрируйте несколько инструментов в гибкие рабочие процессы, создайте функции для динамического вызова инструментов и настройте чат-бота для работы с несколькими инструментами одновременно. Организуйте память и вывод данных для поддержки многоходовых разговоров с чередованием ответов. По завершении главы вы создадите продвинутого чат-бота, способного вести сложные диалоги.
Проектирование агентных систем с LangChain
Курс
завершён
