Основы Agentic RAG: Создание AI-агентов с помощью LangGraph

По мере развития искусственного интеллекта стандартных моделей поиска становится недостаточно. Современным приложениям требуются агентные рабочие процессы — системы, которые могут оценивать, маршрутизировать и самостоятельно корректировать свои ответы для достижения максимальной точности. Этот курс представляет собой четкое текстовое введение в создание систем Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Вы начнете с фундаментальных концепций языковых моделей и векторных баз данных, прежде чем перейдете к архитектуре самокорректирующихся агентов. Изучая практические объяснения и фрагменты кода, вы поймете, как оркестровать сложные рабочие процессы AI с помощью LangGraph. Чему вы научитесь: - Поймете основополагающие концепции RAG, векторных баз данных и prompt engineering. - Узнаете, чем агентные рабочие процессы отличаются от стандартной линейной генерации AI. - Создадите самокорректирующиеся циклы поиска, которые оценивают и уточняют собственные результаты. - Примените LangGraph для оркестрации многоэтапных процессов AI с сохранением состояния. - Попрактикуетесь в проектировании логических потоков для поиска документов, оценки и генерации. Материал структурирован таким образом, чтобы вы могли наращивать свои знания шаг за шагом. Мы начнем с основной терминологии AI и базовых паттернов поиска, постепенно внедряя управление состоянием и циклы саморефлексии. Этот курс предназначен для начинающих и разработчиков, которые только знакомятся с AI-агентами — предварительный опыт работы с LangGraph или продвинутым машинным обучением не требуется. Начните чтение сегодня, чтобы открыть для себя следующий уровень разработки интеллектуальных приложений.