Pagbuo ng mga AI Agent gamit ang LlamaIndex at RAG

Habang nag-e-evolve ang artificial intelligence, hindi na sapat ang mga static language model; ang mga modernong application ay nangangailangan ng AI na aktibong nakakakuha ng custom data at nakakapagsagawa ng mga multi-step na gawain. Ituturo sa kursong ito kung paano pag-ugnayin ang mga large language model at ang sarili mong mga data source gamit ang LlamaIndex. Magsisimula ka sa mga pangunahing konsepto ng mga AI agent at Retrieval-Augmented Generation (RAG), at dadaan nang step-by-step sa proseso ng pagbuo ng matitibay at data-backed na agentic workflow. What you will learn: Understand the foundational terminology of AI agents, LLMs, at RAG architectures. Configure LlamaIndex para mag-ingest, mag-index, at mag-query ng iyong mga custom data source. Bumuo ng mga basic RAG pipeline para mapabuti ang accuracy at relevance ng mga AI response. Mag-design ng mga agentic workflow na kayang mag-break down ng mga kumplikadong query at mag-route ng mga gawain nang epektibo. I-integrate ang mga modernong vector database para mag-store at kumuha ng data nang mahusay. I-apply ang prompt engineering basics para gabayan ang iyong mga agent tungo sa mga reliable na output. Magsisimula ang kurso sa mga mahahalagang terminolohiya at pangunahing konsepto bago ka gabayan sa mga nakasulat na exercise para buuin ang iyong mga unang data index at agentic loop. Magpapatuloy ka mula sa mga simpleng document query hanggang sa pag-design ng mga multi-step na AI agent na may kakayahang mag-reason sa mga kumplikadong dataset. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga beginner, aspiring data engineer, at mga developer na walang naunang karanasan sa AI na gustong maunawaan ang mechanics ng mga agentic workflow. Simulan ang pagbabasa ngayon para i-unlock ang potensyal ng iyong data at buuin ang iyong unang matalinong AI agent.