Описание
Создание автономных агентов RAG с LlamaIndex — это курс, предлагаемый DeepLearning.AI, который предназначен для обучения участников созданию автономных агентов, способных интеллектуально навигировать и анализировать данные. Курс ведет Джерри Лю, соучредитель и генеральный директор LlamaIndex, и сосредоточен на разработке систем агентного RAG. Участники научатся создавать маршрутизирующего агента, который может выполнять задачи вопросов и ответов и обобщения, а также расширять его для управления передачей аргументов. Курс также охватывает проектирование исследовательского агента для работы с несколькими документами и отладку. В отличие от стандартных конвейеров RAG, этот подход адаптируется на основе первоначальных находок для улучшения извлечения данных. Участники будут практиковаться в создании агентов, которые могут навигировать, обобщать и сравнивать информацию из нескольких научных статей с arXiv. Курс подходит для всех, кто имеет базовые знания Python и хочет быстро создать агентов, способных рассуждать над документами. Курс включает 6 видеоуроков, 4 примера кода и 1 оценочное задание, все доступные бесплатно во время бета-тестирования платформы DeepLearning.AI.
- КатегорияОбразование и исследования
- Модель ценообразованияБесплатно
Основные функции Создание автономных агентов RAG с LlamaIndex
Создание автономных агентов с LlamaIndex
Разработка систем агентного RAG
Обеспечение вопросов и ответов по документам и их обобщения
Направление рассуждений агентов и отладка
Проектирование маршрутизирующего агента для задач вопросов и ответов
Расширение агентов для передачи аргументов
Создание исследовательских агентов для работы с несколькими документами
Практика с реальными данными из arXiv
Как использовать Создание автономных агентов RAG с LlamaIndex?
Учиться: Смотреть видеоуроки
Практиковаться: Завершать примеры кода
Применять: Создавать агентов с использованием LlamaIndex
Отлаживать: Эффективно направлять действия агентов
Варианты использования Создание автономных агентов RAG с LlamaIndex
- Вопросы и ответы по документам
- Обобщение данных
- Анализ нескольких документов
- Отладка агентов
- Помощь в исследованиях
