Ontwikkelen van productie-AI-agenten met RAG en MCP

AI-ontwikkeling verschuift van statische chatinterfaces naar actieve, autonome agenten die gegevens kunnen opvragen en kunnen communiceren met externe systemen. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door de fundamentele concepten en moderne architecturen die nodig zijn om betrouwbare AI-agenten voor productieomgevingen te bouwen.\n\nU zult vooruitgang boeken van het begrijpen van de kern LLM-orkestratie tot het implementeren van Retrieval-Augmented Generation (RAG) en het gebruik van het Model Context Protocol (MCP) om uw Wat je leert:\n- Begrijp de kernterminologie van AI-agenten, RAG-pijpleidingen en MCP-architecturen\n- Configureer vectordatabases om contextuele domeinkennis op te slaan en op te halen\n - Verbind autonome agenten veilig met externe tools en gegevensbronnen met behulp van MCP\n Oefen het schrijven van schone, gestructureerde agent prompts en systeeminstructies\n\nJe begint met fundamentele definities van agentic workflows voordat je stap voor stap door vector zoeken, document inname en spraakherkenning gaat. Tool-calling protocollen. Door middel van schriftelijke uitleg en praktische code scenario's, leert u hoe u deze componenten kunt orkestreren in een uniform, productieklaar systeem.\n\nDeze cursus is bedoeld voor softwareontwikkelaars, technische productmanagers en AI-enthousiastelingen die vanaf nul functionele agenten willen bouwen. Er is geen eerdere ervaring met agentframeworks vereist, hoewel een basiskennis van programmeerconcepten nuttig is.\n\nLees vandaag nog verder om uw eerste veilige, met gegevens verbonden AI-agent te bouwen en te implementeren.