Dasar-dasar Agentic RAG: Membangun AI Agents dengan LangGraph

Seiring berkembangnya artificial intelligence, model retrieval standar tidak lagi cukup. Aplikasi modern membutuhkan agentic workflows—sistem yang dapat mengevaluasi, merutekan, dan mengoreksi diri sendiri atas jawaban mereka untuk akurasi maksimal. Kursus ini memberikan pengantar berbasis teks yang jelas untuk membangun sistem Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Anda akan mulai dengan konsep dasar language models dan vector databases sebelum beralih ke arsitektur self-correcting agents. Dengan membaca penjelasan praktis dan cuplikan kode, Anda akan memahami cara mengatur AI workflows yang kompleks menggunakan LangGraph. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep dasar RAG, vector databases, dan prompt engineering. - Mempelajari perbedaan agentic workflows dengan AI generation linear standar. - Membangun self-correcting retrieval loops yang mengevaluasi dan menyempurnakan output mereka sendiri. - Menerapkan LangGraph untuk mengatur proses AI multi-langkah yang stateful. - Berlatih merancang alur logika untuk document retrieval, grading, dan generation. Materi ini disusun untuk membangun pengetahuan Anda langkah demi langkah. Kami memulai dengan terminologi AI inti dan pola retrieval dasar, secara bertahap memperkenalkan state management dan self-reflection loops. Kursus ini dirancang untuk pemula dan pengembang yang baru mengenal AI agents—tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan LangGraph atau machine learning tingkat lanjut. Mulailah membaca hari ini untuk membuka level berikutnya dari pengembangan aplikasi cerdas.