Construindo RAG Agente com LlamaIndex

Construindo RAG Agente com LlamaIndex é um curso oferecido pela DeepLearning.AI, projetado para ensinar os participantes a criar agentes autônomos capazes de navegar e analisar dados de forma inteligente. O curso é ministrado por Jerry Liu, cofundador e CEO da LlamaIndex, e foca no desenvolvimento de sistemas RAG agentes. Os participantes aprenderão a construir um agente roteador que pode lidar com tarefas de perguntas e respostas e sumarização, além de estendê-lo para gerenciar a passagem de argumentos. O curso também abrange o design de um agente de pesquisa para manuseio e depuração de múltiplos documentos. Ao contrário dos pipelines RAG padrão, essa abordagem se adapta com base nas descobertas iniciais para aprimorar a recuperação de dados. Os participantes praticarão a construção de agentes que podem navegar, resumir e comparar informações em vários artigos de pesquisa do arXiv. O curso é adequado para qualquer pessoa com conhecimento básico de Python que deseja rapidamente construir agentes que possam raciocinar sobre documentos. O curso inclui 6 aulas em vídeo, 4 exemplos de código e 1 tarefa avaliada, todos acessíveis gratuitamente durante a fase beta da plataforma DeepLearning.AI.

• Construa agentes autônomos com LlamaIndex

• Desenvolva sistemas RAG agentes

• Habilite perguntas e respostas de documentos e sumarização

• Guie o raciocínio e a depuração de agentes

• Projete um agente roteador para tarefas de perguntas e respostas

• Estenda agentes para passagem de argumentos

• Crie agentes de pesquisa para manuseio de múltiplos documentos

• Pratique com dados do mundo real do arXiv