Fondamenti di RAG e Sistemi AI Agentici

Man mano che l'intelligenza artificiale si evolve oltre le semplici interfacce di chat, la domanda di sistemi in grado di accedere a dati in tempo reale ed eseguire compiti complessi in modo indipendente sta salendo alle stelle. Comprendere come costruire questi sistemi intelligenti è la chiave per sbloccare la prossima generazione di sviluppo AI. In questo corso, passerai dalla scrittura di prompt di base alla progettazione di sofisticati sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) e agenti AI autonomi. Acquisirai una solida base concettuale e conoscenze pratiche per connettere grandi modelli linguistici a database esterni e costruire flussi di lavoro in grado di pianificare, ragionare e agire. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura centrale dei sistemi RAG e come risolvono le comuni limitazioni degli LLM. - Configurare database vettoriali per archiviare, indicizzare e recuperare informazioni semantiche in modo efficiente. - Applicare modelli di prompt engineering per guidare gli LLM nei compiti di ragionamento e decisione. - Progettare agenti AI autonomi in grado di utilizzare strumenti ed eseguire flussi di lavoro a più passaggi. - Implementare strategie di valutazione per misurare l'accuratezza e la sicurezza dei tuoi sistemi AI. Il corso inizia con definizioni fondamentali di ricerca semantica, embeddings e ragionamento agentico prima di passare a implementazioni di codice passo-passo di pipeline RAG e sistemi multi-agente. Leggerai spiegazioni dettagliate e analizzerai frammenti di codice pratici progettati per costruire le tue competenze progressivamente. Questo corso è progettato per aspiranti sviluppatori AI, ingegneri del software e appassionati di tecnologia che desiderano apprendere i moderni modelli AI da zero, senza alcuna esperienza pregressa in ingegneria AI. Inizia a leggere oggi per iniziare a costruire sistemi AI intelligenti e consapevoli dei dati.