강의

멘토링

커뮤니티

AI Development

/

AI Agent Development

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho mọi người Phần 6 - Triển khai AI Agent bằng LangGraph thông qua dự án

Trong quá trình thực hiện các dự án triển khai nhiều AI Agent khác nhau bằng LangGraph, tôi học được cách tạo ra một AI Agent thực tế bằng LangGraph.

(3.3) 3 đánh giá

57 học viên

  • AISchool
ai활용
ai프로젝트
실습 중심
LangGraph
AI Agent
LangChain
openAI API
RAG

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Cách triển khai AI Agent bằng LangGraph

  • Cách triển khai các AI Agent thiết thực và đa dạng

  • Các trường hợp sử dụng thực tế của AI Agent

  • Các kiến trúc AI Agent khác nhau

AI Agent, xu hướng lớn trong ngành công nghệ!
Tìm hiểu cách triển khai các tác nhân AI thực tế thông qua nhiều dự án khác nhau!

Bằng cách tạo ra nhiều tác nhân AI khác nhau thông qua dự án,
Hãy cùng tìm hiểu cách triển khai các tác nhân AI thực tế bằng LangGraph !

Chúng ta sẽ học từng bước cách tạo tác nhân AI bằng LangGraph trong khi tạo ra nhiều tác nhân AI thực tế khác nhau.

  • ✅ Tìm hiểu cách triển khai tác nhân AI bằng thư viện LangGraph.
  • ✅ Tìm hiểu cách triển khai tác nhân AI thông qua nhiều dự án khác nhau.

Giới thiệu dự án triển khai 😊

Dịch vụ tin tức AI - Biên dịch và tóm tắt tin tức nước ngoài
Sử dụng AI để thu thập các bài báo nước ngoài, dịch và tóm tắt chúng sang tiếng Hàn.
Chúng tôi thực hiện trích xuất từ ​​khóa, phân tích tình cảm, v.v. và đánh giá hiệu suất.

Dịch vụ tóm tắt YouTube - Dịch và tóm tắt video YouTube
Sử dụng AI, chúng tôi thu thập các kịch bản video trên YouTube và dịch chúng sang tiếng Hàn.
Chúng tôi sẽ tóm tắt nội dung và đánh giá hiệu quả.

Dịch vụ tạo bài đăng trên blog Naver - Viết blog tự động
Sau khi tạo mục lục cho các bài đăng trên blog Naver bằng AI,
Chạy các bài đăng trên blog tự động và đánh giá hiệu suất của chúng.

Dịch vụ tóm tắt thị trường - Tóm tắt thông tin chính về thị trường chứng khoán
Sử dụng AI để thu thập thông tin quan trọng từ thị trường chứng khoán
Chúng tôi tóm tắt, hình dung kết quả và đánh giá hiệu suất.

Khóa học này dành cho ai?

Bất kỳ ai muốn tạo ra một tác nhân AI thực tế

Bất kỳ ai muốn tạo ra tác nhân AI của riêng mình bằng LangGraph

Bất kỳ ai muốn cải thiện kỹ năng triển khai LangGraph của mình

Bất kỳ ai muốn phát triển dịch vụ bằng mô hình LLM mới nhất


Khóa học dành cho người chơi ✅

👋 Khóa học này yêu cầu bạn phải có kiến ​​thức trước về Python, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), LLM, LangChain và LangGraph . Hãy chắc chắn rằng bạn đã học bài giảng dưới đây trước hoặc có được kiến ​​thức tương đương trước khi học bài giảng này.


Hỏi & Đáp 💬

H. Lợi ích của việc học cách triển khai tác nhân AI bằng LangGraph thông qua các dự án là gì?

LangGraph là một khuôn khổ mạnh mẽ cho phép xây dựng linh hoạt các tác nhân AI phức tạp và gần đây đã thu hút sự chú ý như một công cụ quan trọng để phát triển tác nhân AI.

Học LangGraph theo từng dự án có những lợi thế sau: 

1. Học tập theo định hướng thực hành :

Thay vì chỉ học lý thuyết, bạn có thể tích lũy kinh nghiệm thực tế bằng cách tạo ra các tác nhân AI hoạt động. Bạn có thể xây dựng những kỹ năng có thể áp dụng ngay vào thực tế.

2. Kinh nghiệm thiết kế logic tác nhân phức tạp :

LangGraph cho phép bạn cấu trúc logic phức tạp một cách trực quan và rõ ràng, bao gồm suy luận nhiều bước, phân nhánh và luồng trạng thái. Điều này sẽ phát triển khả năng thiết kế và triển khai các tác nhân tiên tiến của bạn.

3. Mở rộng hiểu biết về hệ sinh thái LangChain :

Vì LangGraph hoạt động dựa trên LangChain nên bạn có thể học được các khái niệm cốt lõi của LangChain và cách sử dụng nhiều công cụ khác nhau.

4. Tiếp thu xu hướng công nghệ mới nhất :

Tác nhân AI là công nghệ chủ chốt sẽ được áp dụng cho nhiều dịch vụ khác nhau trong tương lai. LangGraph là một công cụ đang lan truyền nhanh chóng trong xu hướng này và việc tìm hiểu trước về công cụ này có thể giúp bạn tăng khả năng cạnh tranh.

5. Có thể sử dụng như một danh mục đầu tư :

Những kết quả tạo ra thông qua dự án có thể được sử dụng làm hồ sơ năng lực của riêng bạn, trở thành vũ khí đắc lực khi tìm kiếm việc làm hoặc thay đổi nghề nghiệp.

H. Người chơi có cần biết không?

Bài giảng này [ Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn cho mọi người LLM Phần 6 - Triển khai tác nhân AI bằng LangGraph thông qua các dự án ] bao gồm một dự án thực hành để triển khai tác nhân AI bằng thư viện LangGraph và LLM . Do đó, bài giảng sẽ tiến hành với giả định rằng bạn có kiến ​​thức cơ bản về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM, LangChain và LangGraph. Do đó, nếu bạn thiếu kiến ​​thức trước, chúng tôi đặc biệt khuyên bạn nên học khóa học tiên quyết [ Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn cho mọi người LLM Phần 5 - Xây dựng tác nhân AI của riêng bạn với LangGraph ].

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Dành cho những ai muốn tạo ra AI Agent của riêng mình bằng LangGraph

  • Những ai muốn tìm việc làm liên quan đến nghiên cứu chuyên sâu về học máy

  • Những ai muốn tiến hành nghiên cứu liên quan đến trí tuệ nhân tạo/học sâu

  • Những bạn đang chuẩn bị vào học cao học ngành trí tuệ nhân tạo (AI)

  • Những ai muốn triển khai một AI Agent thiết thực

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm sử dụng Python

  • Trải nghiệm khóa học trước [Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho tất cả mọi người Phần 5 - Tạo AI Agent của riêng bạn với LangGraph]

Xin chào
Đây là

9,152

Học viên

675

Đánh giá

351

Trả lời

4.6

Xếp hạng

30

Các khóa học

Chương trình giảng dạy

Tất cả

37 bài giảng ∙ (7giờ 27phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

3.3

3 đánh giá

  • pumjeo1347님의 프로필 이미지
    pumjeo1347

    Đánh giá 5

    Đánh giá trung bình 5.0

    Đã chỉnh sửa

    5

    100% đã tham gia

    If you've taken the prerequisite course, the LangGraph course, this content is very easy to follow. In the prerequisite course, I learned well by referencing papers and implementing various architectures, but in this current course, the content is simple and focuses mainly on graphs, which felt a bit underwhelming. This current course is centered around clone projects that implement various AI services available on the market, which makes me think that the AI services out there are simpler than expected. If your goal is to study, I recommend the prerequisite course more, but if your goal is to easily and efficiently apply it directly in practice, this current course seems better! Also, while going through the course, there were quite a few parts where the instructor just read through the process of simply checking or comparing results, which felt inefficient from a learner's perspective. However, I was able to take the course by skipping those parts on my own and referencing the necessary sections well. Thank you for the great content!

    • bok0617님의 프로필 이미지
      bok0617

      Đánh giá 10

      Đánh giá trung bình 4.5

      4

      60% đã tham gia

      • edu01님의 프로필 이미지
        edu01

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 1.0

        1

        97% đã tham gia

        The video quality is poor.

        1.610.922 ₫

        Khóa học khác của AISchool

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!