الوصف
بناء نظام RAG وكيل باستخدام LlamaIndex هو دورة مقدمة من DeepLearning.AI، مصممة لتعليم المشاركين كيفية إنشاء وكلاء مستقلين قادرين على التنقل وتحليل البيانات بذكاء. يقود الدورة جيري ليو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ LlamaIndex، وتركز على تطوير أنظمة RAG الوكيلة. سيتعلم المشاركون كيفية بناء وكيل توجيه يمكنه التعامل مع مهام الأسئلة والأجوبة والتلخيص، وتوسيعه لإدارة تمرير الحجج. تغطي الدورة أيضًا تصميم وكيل بحث للتعامل مع مستندات متعددة وتصحيح الأخطاء. على عكس خطوط أنابيب RAG القياسية، يتكيف هذا النهج بناءً على النتائج الأولية لتعزيز استرجاع البيانات. سيتدرب المشاركون على بناء وكلاء يمكنهم التنقل والتلخيص ومقارنة المعلومات عبر عدة أوراق بحثية من arXiv. الدورة مناسبة لأي شخص لديه معرفة أساسية بلغة بايثون ويرغب في بناء وكلاء يمكنهم الاستدلال على الوثائق بسرعة. تتضمن الدورة 6 دروس فيديو، 4 أمثلة على التعليمات البرمجية، وواجب واحد مصنف، جميعها متاحة مجانًا خلال النسخة التجريبية لمنصة DeepLearning.AI.
- الفئةالتعليم والبحث
- نموذج التسعيرمجاني
الميزات الأساسية لـ بناء نظام RAG وكيل باستخدام LlamaIndex
بناء وكلاء مستقلين باستخدام LlamaIndex
تطوير أنظمة RAG الوكيلة
تمكين الأسئلة والأجوبة والتلخيص للوثائق
توجيه استدلال الوكلاء وتصحيح الأخطاء
تصميم وكيل توجيه لمهام الأسئلة والأجوبة
توسيع الوكلاء لتمرير الحجج
إنشاء وكلاء بحث للتعامل مع مستندات متعددة
التدرب على بيانات من العالم الحقيقي من arXiv
كيفية استخدام بناء نظام RAG وكيل باستخدام LlamaIndex؟
تعلم: شاهد دروس الفيديو
تدرب: أكمل أمثلة التعليمات البرمجية
طبق: بناء وكلاء باستخدام LlamaIndex
صحح: وجه إجراءات الوكلاء بفعالية
حالات استخدام بناء نظام RAG وكيل باستخدام LlamaIndex
- أسئلة وأجوبة الوثائق
- تلخيص البيانات
- تحليل مستندات متعددة
- تصحيح أخطاء الوكلاء
- مساعدة البحث
