
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
AISchool
최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.
중급이상
LangGraph, AI Agent, LangChain
Học các kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.
5 học viên đang tham gia khóa học này
Các kỹ thuật Thiết kế Ngữ cảnh (Context Engineering) để phát triển AI Agent chất lượng cao
Khái niệm và phương pháp triển khai Context Engineering (Kỹ thuật Ngữ cảnh)
Cách triển khai AI agent chất lượng cao sử dụng LangGraph
Các trường hợp sử dụng AI Agent
Cách triển khai AI agent sử dụng AI tạo sinh
Học các kỹ thuật Kỹ thuật Context Engineering (Context Engineering) để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.
Cách lưu trữ và tải thông tin bằng cách sử dụng Bộ nhớ (Memory)
Cách thiết kế prompt tối ưu và liên kết chúng hiệu quả để tạo ra AI agent chất lượng cao
Tác nhân AI chất lượng cao
Những người muốn tạo ra
Những người muốn vượt qua việc triển khai AI agent đơn giản để thực hiện AI agent chất lượng cao
Khả năng triển khai LangGraph
những người muốn cải thiện
Những người muốn nâng cao khả năng triển khai các agent phức tạp bằng cách sử dụng LangGraph
Xu hướng AI mới nhất
Những người không muốn bỏ lỡ
Những ai không muốn bỏ lỡ các xu hướng AI mới nhất bao gồm Kỹ thuật Bối cảnh (Context Engineering)
👋 Khóa học này là khóa học yêu cầu kiến thức tiên quyết về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), LLM, LangChain, LangGraph. Bạn phải học các khóa học dưới đây trước hoặc có kiến thức tương đương trước khi tham gia khóa học này.
Mô hình Ngôn ngữ Lớn LLM cho Mọi người Phần 5 - Tạo AI Agent của riêng bạn với LangGraph
Q. Context Engineering là gì?
Kỹ thuật Ngữ cảnh (Context Engineering) là việc xây dựng một hệ thống động cung cấp thông tin và công cụ đúng đắn theo định dạng phù hợp để LLM có thể hoàn thành nhiệm vụ một cách hợp lý.
Q. Tại sao kỹ thuật thiết kế ngữ cảnh (Context Engineering) lại quan trọng để tạo ra các AI agent chất lượng cao?
Với việc hiệu suất của LLM được cải thiện đáng kể, giờ đây cốt lõi của việc giải quyết được hay không giải quyết được vấn đề không còn phụ thuộc vào chính hiệu suất của LLM mà là vấn đề cung cấp bối cảnh (Context) phù hợp như thế nào cho LLM.
Ngoài ra, với sự ra đời của các phương pháp luận và công cụ đa dạng để xây dựng hệ thống AI agent, đã tạo ra môi trường có thể truyền đạt Context phù hợp cho LLM một cách hiệu quả thông qua nhiều phương thức khác nhau.
Do đó kỹ thuật thiết kế ngữ cảnh (Context Engineering) đã trở thành một trong những kỹ năng quan trọng nhất đối với các nhà phát triển AI.
Q. Có cần kiến thức nền tảng không?
Khóa học [Kỹ thuật Ngữ cảnh (Context Engineering) để Tạo AI Agent Chất lượng Cao] này đề cập đến thực hành dự án triển khai AI agent sử dụng thư viện LangGraph và LLM. Do đó, khóa học được tiến hành với giả định rằng bạn đã có kiến thức cơ bản về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM, LangChain và LangGraph. Vì vậy, nếu thiếu kiến thức tiên quyết, bạn nhất định phải học khóa học tiên quyết [Mô hình Ngôn ngữ Lớn LLM cho Mọi người Phần 5 - Tạo AI Agent của riêng bạn với LangGraph] trước.
Khóa học này dành cho ai?
Những người muốn tạo ra AI agent chất lượng cao
Những người muốn tạo AI agent riêng của mình bằng LangGraph
Những người muốn tiến hành nghiên cứu liên quan đến trí tuệ nhân tạo/deep learning
Những bạn đang chuẩn bị cho chương trình thạc sĩ trí tuệ nhân tạo (AI)
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm sử dụng Python
Kinh nghiệm học khóa học tiên quyết [Mô hình Ngôn ngữ Lớn LLM cho Mọi người Phần 5 - Tạo AI Agent của riêng bạn với LangGraph]
9,101
Học viên
671
Đánh giá
351
Trả lời
4.6
Xếp hạng
30
Các khóa học
Tất cả
29 bài giảng ∙ (6giờ 32phút)
Tài liệu khóa học:
Ưu đãi có thời hạn
57.750 ₫
25%
1.612.023 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!