Name: การออกแบบระบบ Agentic ด้วย LangChain
Rating: 4.8181425485961125 (2315 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนติกที่ผสาน LLMs และเครื่องมือต่างๆ เพื่อทำงานที่ซับซ้อนอย่างละเอียดอ่อน กำลังอยู่แถวหน้าของการเปลี่ยนแปลงด้าน AI ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้หลักการสำคัญเบื้องหลังเอเจนต์ LangChain รวมถึงการกำหนดค่า prompt การผสานรวมเครื่องมือ และการจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถสร้างระบบอัจฉริยะที่ช่วยทำงานซับซ้อนโดยอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และมอบโซลูชันแบบไดนามิกที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะได้

เชี่ยวชาญพื้นฐานสำคัญของ LangChain Agents

คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานพรอมต์ โมเดลภาษา และเครื่องมือต่างๆ เข้ากับเวิร์กโฟลว์โดยใช้เฟรมเวิร์ก Reasoning and Action (ReAct) หลังจากนั้น คุณจะสามารถตั้งค่าเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนติก กำหนดค่าเครื่องมือ และเข้าใจหลักการสำคัญของเอเจนต์ LangChain พร้อมทั้งแสดงภาพเวิร์กโฟลว์เหล่านี้ด้วย LangGraph คุณจะสร้างเอเจนต์แบบกำหนดเอง ตั้งค่าเครื่องมือสำหรับเข้าถึงแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น Wikipedia API และจัดการสถานะของเอเจนต์ คุณจะได้รับคำแนะนำในการกำหนดโหนดและเส้นเชื่อม สร้างเส้นทางแบบมีเงื่อนไข และประกอบเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนซึ่งปรับให้เข้ากับเงื่อนไขที่แตกต่างกัน

สร้างแชตเอเจนต์แบบไดนามิก

สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้วิธีตรวจสอบข้อความ กำหนดโหนดสำหรับการเรียกใช้ฟังก์ชันที่ยืดหยุ่น และกำหนดค่าชัตบอตของคุณให้รองรับการจัดการหลายเครื่องมือ เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถสร้างระบบอัจฉริยะที่ทำงานอัตโนมัติในงานที่ซับซ้อน เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และมอบโซลูชันแบบไดนามิกที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะได้

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Developing LLM Applications with LangChain

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

พื้นฐานของ LangChain Agents

สร้างระบบ agentic อัจฉริยะกัน! ทำความรู้จักองค์ประกอบสำคัญของ LangChain agents รวมถึงวิธีที่ prompts, LLMs และเครื่องมือต่าง ๆ ทำงานร่วมกันเพื่อการใช้เหตุผลและการกระทำ คุณจะตั้งค่า agent ด้วย OpenAI API กำหนด custom tools และแก้ปัญหาจริง เช่น การคำนวณทางคณิตศาสตร์ นอกจากนี้ยังจะสำรวจวิธีที่ LangChain จัดระเบียบข้อมูลโดยใช้ graphs, nodes และ edges

เริ่มบท

การสร้าง Chatbot ด้วย LangGraph

สร้าง chatbot ที่มีเครื่องมือเสริมและทำงานได้แบบไดนามิกด้วย LangChain และ LangGraph! คุณจะสำรวจวิธีสร้าง chatbot ที่ปรับตัวตาม input ของผู้ใช้ โดยกำหนด states และเชื่อมต่อ API ภายนอกเพื่อดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ จากนั้นเชื่อมโยงองค์ประกอบเหล่านี้เข้าเป็นโครงสร้าง graph ที่ตอบสนองได้คล่องตัว รองรับการเปลี่ยนผ่านระหว่างการสนทนาและการตอบด้วยเครื่องมือได้อย่างราบรื่น เมื่อจบบทนี้ คุณจะมีกรอบ chatbot ที่แสดงผลเป็นภาพ พร้อมความสามารถในการให้เหตุผลและ workflows หลายขั้นตอน

เริ่มบท

สร้าง Chat Agent แบบไดนามิก

ขยายขีดความสามารถของ chatbot ด้วยเครื่องมือไดนามิกและหน่วยความจำ! กำหนดและผสาน tools หลายรายการเข้ากับ workflows ที่ยืดหยุ่น สร้างฟังก์ชันสำหรับการเรียกใช้ tools แบบไดนามิก และกำหนดค่า chatbot ให้รองรับการใช้งาน tools หลายรายการพร้อมกัน จัดระเบียบหน่วยความจำและผลลัพธ์เพื่อรองรับการสนทนาหลายรอบแบบสลับกัน เมื่อจบบทนี้ คุณจะได้สร้าง chatbot ที่ซับซ้อนและรองรับการโต้ตอบที่หลากหลาย