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 tếbằng 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 dungvà 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 quảvà 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.
add_shortcode('khóa học','334704','danh sách')
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 ].
강의소개.콘텐츠.추천문구
학습 대상은 누구일까요?
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
선수 지식, 필요할까요?
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]
Nếu bạn đã học khóa LangGraph tiên quyết, thì nội dung này thực sự có thể xem một cách nhẹ nhàng. Trong khóa học tiên quyết, việc học hiệu quả nhờ tham khảo các bài báo và triển khai nhiều kiến trúc khác nhau, nhưng ngược lại, ở khóa học hiện tại, nội dung chủ yếu xoay quanh các đồ thị đơn giản nên có phần nào đó cảm thấy hơi "xẹp". Khóa học hiện tại tập trung vào các dự án "clone" theo các dịch vụ AI khác nhau đang có trên thị trường, điều đó cho thấy các dịch vụ AI trên thị trường có lẽ đơn giản hơn bạn nghĩ. Nếu mục đích là học hỏi, tôi khuyên nên học khóa tiên quyết hơn, còn nếu mục đích là áp dụng ngay vào thực tế một cách dễ dàng và hiệu quả, thì khóa học hiện tại có vẻ tốt hơn!
Và trong quá trình giảng dạy, có khá nhiều đoạn mà người hướng dẫn chỉ đơn thuần đọc qua các kết quả khi kiểm tra hoặc so sánh. Từ góc độ người học, điều đó cảm thấy không hiệu quả. Tuy nhiên, tôi đã tự bỏ qua những phần đó và tham khảo kỹ những phần cần thiết khi theo học. Cảm ơn vì nội dung hay!