ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

การสร้าง Agentic Workflows ด้วย LlamaIndex

ขั้นสูง2 ชม.

สร้างเวิร์กโฟลว์ AI แบบ agentic ที่วางแผน ค้นหา จดจำ และทำงานร่วมกันได้ ด้วย LlamaIndex

Python2 ชม.5 วิดีโอ15 แบบฝึกหัด1,250 XP1,405หนังสือรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
เมื่อดำเนินการต่อ ถือว่าคุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งานและ นโยบายความเป็นส่วนตัว และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีมอยู่ใช่ไหม?

ทดลองใช้สำหรับองค์กร

รายละเอียดคอร์ส

สร้างเอเจนต์ AI อัจฉริยะและมีความสามารถตั้งแต่เริ่มต้น

เรียนรู้วิธีสร้างเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์อัจฉริยะตั้งแต่พื้นฐาน โดยใช้ LlamaIndex ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กทรงพลังสำหรับการประสานพฤติกรรมของ AI เริ่มต้นด้วยการตั้งค่าแบบเอเจนต์เดี่ยว และพัฒนาไปสู่การทำงานร่วมกันแบบหลายเอเจนต์ คุณจะสร้างระบบที่สามารถทำการวิจัย สร้างรายงาน และทบทวนผลลัพธ์ของตัวเองได้

สร้างและประสานเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนติก

คุณจะเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าเอเจนต์ AI แบบง่ายโดยใช้คลาส AgentWorkflow และเชื่อมต่อกับฟังก์ชันต่างๆ เช่น การค้นหาเว็บ คุณจะได้เรียนรู้วิธีมอบ “ความจำ” ให้กับเอเจนต์ของคุณโดยใช้บริบท และทำให้การตอบสนองของพวกมันดูมีความไดนามิกมากขึ้นด้วยเอาต์พุตแบบสตรีมมิง เมื่อหลักสูตรดำเนินไป คุณจะได้สำรวจความสามารถขั้นสูง เช่น การจัดการเหตุการณ์ การทำงานพร้อมกัน และการสร้างเวิร์กโฟลว์แบบกำหนดเองโดยใช้ตรรกะแบบเป็นขั้นตอน คุณจะได้เรียนรู้การนำลูปการสะท้อนตนเองไปใช้ เพื่อให้เอเจนต์สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของตนเองได้ด้วย

ออกแบบระบบหลายเอเจนต์ด้วย LlamaIndex

ในขั้นตอนสุดท้าย คุณจะก้าวข้ามระบบเอเจนต์เดี่ยวไปสู่การออกแบบทีมของเอเจนต์ AI ที่ทำงานร่วมกัน คุณจะสร้างเวิร์กโฟลว์ที่แต่ละเอเจนต์รับบทบาทเฉพาะทาง—เช่น การค้นคว้า การเขียน และการตรวจทาน—และแชร์ข้อมูลผ่านบริบทกลางร่วมกัน คุณจะได้ทดลองเวิร์กโฟลว์แบบลำดับ แบบวนซ้ำ และแบบแตกแขนง พร้อมทั้งได้รับมุมมองในการจัดการงานที่ซับซ้อนด้วยเอเจนต์หลายตัว

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

1

การสร้าง Agent

บทนี้จะแนะนำแนวคิดหลักและการตั้งค่าที่จำเป็นสำหรับการสร้าง agentic workflows ด้วย LlamaIndex ฝึกปฏิบัติกับเครื่องมืออย่าง Tavily และโมเดลจาก OpenAI กำหนดฟังก์ชันเครื่องมือแรก และสร้าง agent อัจฉริยะที่โต้ตอบกับเว็บได้ เมื่อจบบทนี้ จะได้ AI agent ที่ใช้งานได้จริงซึ่งสร้างด้วย LlamaIndex พร้อมรับมือกับงานในโลกจริง
เริ่มบท
2

การสร้าง Deep Research Workflow

ทำไมต้องหยุดอยู่แค่ agent เดียว ในบทนี้จะได้สำรวจพลังของระบบ multi-agent ที่ agents หลายตัวทำงานร่วมกันเหมือนทีมวิจัย โดยแต่ละตัวมีบทบาทเฉพาะของตัวเอง จะได้สร้าง agentic workflow แบบทีมที่ค้นหา เขียน และตรวจทาน เพื่อแสดงให้เห็นว่าการทำงานร่วมกันช่วยให้ AI ฉลาดขึ้นและขยายขนาดได้ดียิ่งขึ้น
เริ่มบท

การสร้าง Agentic Workflows ด้วย LlamaIndex

เรียนคอร์สจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน