AI-agents bouwen met LlamaIndex en RAG

Naarmate kunstmatige intelligentie evolueert, zijn statische taalmodellen niet langer voldoende; moderne applicaties vereisen AI die actief aangepaste data kan ophalen en taken in meerdere stappen kan uitvoeren. Deze cursus leert u hoe u de kloof overbrugt tussen large language models en uw eigen databronnen met behulp van LlamaIndex. U begint met de fundamentele concepten van AI-agents en Retrieval-Augmented Generation (RAG), waarbij u stap voor stap door het proces gaat van het bouwen van robuuste, door data ondersteunde agentic workflows. Wat u zult leren: - Begrijp de fundamentele terminologie van AI-agents, LLMs en RAG-architecturen. - Configureer LlamaIndex om uw aangepaste databronnen te importeren, indexeren en bevragen. - Bouw basis RAG-pipelines om de nauwkeurigheid en relevantie van AI-antwoorden te verbeteren. - Ontwerp agentic workflows die complexe zoekopdrachten kunnen opsplitsen en taken effectief kunnen routeren. - Integreer moderne vector databases om data efficiënt op te slaan en op te halen. - Pas prompt engineering-basisprincipes toe om uw agents naar betrouwbare resultaten te leiden. De cursus begint met essentiële terminologie en fundamentele concepten voordat u wordt begeleid door schriftelijke oefeningen om uw eerste data-indices en agentic loops te construeren. U zult vorderen van eenvoudige documentquery's naar het ontwerpen van AI-agents met meerdere stappen die in staat zijn om te redeneren over complexe datasets. Deze cursus is ontworpen voor beginners, aspirant data engineers en ontwikkelaars zonder eerdere AI-ervaring die de mechanica van agentic workflows willen begrijpen. Begin vandaag nog met lezen om het potentieel van uw data te ontsluiten en uw eerste intelligente AI-agent te bouwen.