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LlamaIndexを用いたエージェントRAGの構築

LlamaIndexを使用して自律エージェントを構築し、インテリジェントなデータナビゲーションと分析を学びます。このコースでは、文書のQ&Aおよび要約のためのエージェントRAGシステムを教え、エージェントの推論とデバッグのスキルを向上させます。

  • 期間54m
  • モジュール数動画レッスン6本
  • 価格無料
  • 修了証有料オプション
  • レベル初級
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LlamaIndexを用いたエージェントRAGの構築 のスクリーンショット
LlamaIndexを用いたエージェントRAGの構築 のスクリーンショット

LlamaIndexを用いたエージェントRAGの構築は、DeepLearning.AIが提供するコースで、参加者がデータをインテリジェントにナビゲートし分析する自律エージェントを作成する方法を教えます。このコースは、LlamaIndexの共同創設者でCEOのJerry Liuが指導し、エージェントRAGシステムの開発に焦点を当てています。参加者は、Q&Aおよび要約タスクを処理できるルーターエージェントを構築し、引数の受け渡しを管理するように拡張する方法を学びます。また、複数の文書を扱うためのリサーチエージェントの設計やデバッグについても学びます。標準的なRAGパイプラインとは異なり、このアプローチは初期の発見に基づいて適応し、データの取得を強化します。参加者は、arXivからの複数の研究論文にわたって情報をナビゲート、要約、比較できるエージェントを構築する練習を行います。このコースは、文書に対して推論できるエージェントを迅速に構築したい基本的なPythonの知識を持つ人に適しています。コースには、6つのビデオレッスン、4つのコード例、1つの評価課題が含まれており、すべてDeepLearning.AIプラットフォームのベータ期間中に無料でアクセス可能です。

  • カテゴリー教育・研究
  • 料金モデル無料

  • LlamaIndexを使用して自律エージェントを構築

  • エージェントRAGシステムを開発

  • 文書のQ&Aおよび要約を可能にする

  • エージェントの推論とデバッグを指導

  • Q&Aタスク用のルーターエージェントを設計

  • 引数の受け渡しのためにエージェントを拡張

  • 複数の文書を扱うリサーチエージェントを作成

  • arXivからの実世界のデータで練習

  1. 学ぶ: ビデオレッスンを視聴

  2. 練習: コード例を完成させる

  3. 適用: LlamaIndexを使用してエージェントを構築

  4. デバッグ: エージェントのアクションを効果的に指導

  • 文書Q&A
  • データ要約
  • 複数文書分析
  • エージェントデバッグ
  • 研究支援

LlamaIndexを用いたエージェントRAGの構築 のレビュー

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