After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Агентні робочі процеси, що інтегрують LLM і інструменти для виконання складних завдань, перебувають на передовій трансформації штучного інтелекту. У цьому курсі ви дізнаєтеся про ключові принципи роботи агентів LangChain, зокрема налаштування промптів, інтеграцію інструментів і керування складними робочими процесами. Наприкінці цього курсу ви зможете створювати інтелектуальні системи, які автоматизують складні завдання, підвищують продуктивність і забезпечують динамічні рішення, адаптовані до конкретних бізнес-потреб.
Опануйте основи агентів LangChain
Ви навчитеся інтегрувати промпти, мовні моделі та інструменти у робочі процеси за допомогою фреймворку Reasoning and Action (ReAct). Після цього ви зможете налаштовувати агентні робочі процеси, конфігурувати інструменти та розуміти основні принципи агентів LangChain, візуалізуючи ці робочі процеси за допомогою LangGraph. Ви створите власні агенти, налаштуєте інструменти для доступу до зовнішніх джерел даних, як-от API Wikipedia, і керуватимете станами агентів. Вас проведуть через визначення вузлів і ребер, створення умовних шляхів і складання складних робочих процесів, які адаптуються до різних умов.Створюйте динамічних чат-агентів
Нарешті, ви навчитеся відстежувати повідомлення, визначати вузли для гнучкого виклику функцій і налаштовувати свій чат-бот для роботи з кількома інструментами. Наприкінці цього курсу ви зможете створювати інтелектуальні системи, які автоматизують складні завдання, підвищують продуктивність і забезпечують динамічні рішення, адаптовані до конкретних бізнес-потреб.Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Основи агентів LangChain
Створюйте інтелектуальні агентні системи! Дізнайтеся ключові компоненти агентів LangChain і те, як підказки, LLM та інструменти працюють разом для міркування й дії. Ви налаштуєте агента з API OpenAI, визначите власні інструменти та розв'яжете прикладні завдання, як-от обчислення в математиці. Крім того, дослідите, як LangChain організовує дані за допомогою графів, вузлів і ребер.
- Агенти в LangChain50 XP
- Створення агента ReAct100 XP
- Компоненти агентів LangChain50 XP
- Створення власних інструментів50 XP
- Створіть інструмент для математичних обчислень100 XP
- Інтеграція спеціальних інструментів і запитів100 XP
- Діалог із агентом ReAct50 XP
- Налаштування розмови100 XP
- Ставте запитання про історію розмови100 XP
2
Створення чатботів з LangGraph
Створюйте динамічні чатботи з інструментами на базі LangChain і LangGraph! Ви дослідите, як створити чатбота, що підлаштовується під введення користувача, визначивши стани та інтегрувавши зовнішні API для отримання інформації в реальному часі. Ви з'єднаєте ці компоненти в чутливу до контексту графову структуру, що забезпечує плавні переходи між розмовою та відповідями з використанням інструментів. Наприкінці ви матимете візуально представлений каркас чатбота з розширеним міркуванням і багатоетапними робочими процесами.
3
Створення динамічних чат-агентів
Розширте свого чатбота динамічними інструментами та пам'яттю! Визначте й інтегруйте кілька інструментів у гнучкі робочі процеси, створіть функції для динамічних викликів інструментів і налаштуйте чатбота для роботи з кількома інструментами. Упорядкуйте пам'ять і результати, щоб забезпечити чергування кількох реплік у розмові. Наприкінці ви створите складного чатбота, здатного до комплексних взаємодій.
Проєктування агентних систем з LangChain
Курс
завершено
