Pagbuo ng Production AI Agents gamit ang RAG at MCP

Ang pagbuo ng AI ay lumilipat mula sa mga static na chat interface patungo sa mga aktibo at autonomous na agent na kayang mag-query ng data at makipag-ugnayan sa mga external system. Ang kursong ito ay gagabay sa iyo sa mga pangunahing konsepto at modernong architecture na kailangan upang makabuo ng maaasahang AI agents para sa mga production environment. Magpapatuloy ka mula sa pag-unawa sa core LLM orchestration hanggang sa pagpapatupad ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) at paggamit ng Model Context Protocol (MCP) upang ligtas na ikonekta ang iyong mga agent sa mga data source at tool. Ano ang iyong matututuhan: - Maunawaan ang core terminology ng AI agents, RAG pipelines, at MCP architectures - I-configure ang mga vector database upang mag-imbak at kumuha ng contextual domain knowledge - Ligtas na ikonekta ang mga autonomous agent sa mga external tool at data source gamit ang MCP - Magpatupad ng mga modernong orchestration pattern upang pamahalaan ang agent state at paggawa ng desisyon - Magdisenyo ng matatag na error-handling at fallback strategies para sa reliability sa production - Magsanay sa pagsulat ng malinis at structured na mga agent prompt at system instruction Magsisimula ka sa mga pangunahing depinisyon ng mga agentic workflow bago hakbang-hakbang na dumaan sa vector search, document ingestion, at tool-calling protocols. Sa pamamagitan ng mga paliwanag at praktikal na code scenario, matututuhan mo kung paano i-orchestrate ang mga component na ito sa isang unified at production-ready na system. Ang kursong ito ay dinisenyo para sa mga software developer, technical product manager, at AI enthusiast na gustong bumuo ng mga functional agent mula sa simula. Hindi kailangan ng naunang karanasan sa mga agent framework, bagaman makatutulong ang pangunahing pag-unawa sa mga konsepto ng programming. Simulan ang pagbabasa ngayon upang mabuo at ma-deploy ang iyong unang secure at data-connected na AI agent.