Ugrás a fő tartalomra

AI-kurzus

Agentikus RAG építése LlamaIndex segítségével

Célzott DeepLearning.AI-kurzus agentikus visszakereséssel bővített generálási munkafolyamatok LlamaIndexszel történő építéséről.

Szolgáltató
DeepLearning.AI
Szint
Kezdő

A kurzusról

A Building Agentic RAG with LlamaIndex rövid fejlesztői kurzus a visszakereséssel bővített generálást agentikus munkafolyamat-tervezéssel kapcsolja össze a LlamaIndex keretrendszerben. Konkrétabb egy általános RAG-magyarázatnál: a tanulók a visszakeresést az alkalmazási folyamaton belüli ügynöki döntések felől közelítik meg. Az ajánlási profil alapvető kódolási jártasságot vár, így azoknak a fejlesztőknek jó következő lépés, akik már értik a RAG célját. A szűk keretrendszer és rövid forma nem ad teljes áttekintést a visszakeresési architektúrákról vagy az üzemi telepítésről.

Kurzus megtekintése a szolgáltató webhelyén

Külső webhelyet nyit meg új lapon.

Tanulási eredmények

  • ✓Annak magyarázata, hogyan bővíthetik ügynöki döntések a visszakereséssel bővített generálási folyamatot
  • ✓LlamaIndex-fogalmak kapcsolása egy agentikus RAG-alkalmazás felépítéséhez
  • ✓A célzott keretrendszer-megvalósítás megkülönböztetése a tágabb RAG-architektúrától és üzemi munkától

Tananyag

1. RAG és agentikus összefüggés

A visszakereséssel bővített generálás célját az agentikus munkafolyamat által bevezetett további döntésekkel kapcsolja össze.

2. Építés LlamaIndexszel

A megvalósítást LlamaIndexbe helyezi, és arra fókuszál, hogyan szervezhet a fejlesztő agentikus visszakeresési folyamatot.

3. Architekturális határok

Azonosítja, mit fed le a célzott példa, és mi marad szélesebb architektúra-összehasonlításra, értékelésre és telepítésre.

Elsajátítható készségek

🧠 Agentic RAG🧠 LlamaIndex🧠 Retrieval-Augmented Generation