Deskripsi
Membangun RAG Agensif dengan LlamaIndex adalah kursus yang ditawarkan oleh DeepLearning.AI, dirancang untuk mengajarkan peserta bagaimana cara membuat agen otonom yang mampu menavigasi dan menganalisis data dengan cerdas. Kursus ini dipimpin oleh Jerry Liu, salah satu pendiri dan CEO LlamaIndex, dan berfokus pada pengembangan sistem RAG agensif. Peserta akan belajar membangun agen router yang dapat menangani tugas Q&A dan ringkasan, serta memperluasnya untuk mengelola pengoperan argumen. Kursus ini juga mencakup perancangan agen penelitian untuk penanganan multi-dokumen dan debugging. Berbeda dengan jalur RAG standar, pendekatan ini beradaptasi berdasarkan temuan awal untuk meningkatkan pengambilan data. Peserta akan berlatih membangun agen yang dapat menavigasi, merangkum, dan membandingkan informasi dari beberapa makalah penelitian di arXiv. Kursus ini cocok untuk siapa saja yang memiliki pengetahuan dasar Python yang ingin dengan cepat membangun agen yang dapat melakukan penalaran atas dokumen. Kursus ini mencakup 6 pelajaran video, 4 contoh kode, dan 1 tugas yang dinilai, semuanya dapat diakses secara gratis selama beta platform DeepLearning.AI.
Fitur Inti Membangun RAG Agensif dengan LlamaIndex
Membangun agen otonom dengan LlamaIndex
Mengembangkan sistem RAG agensif
Memungkinkan Q&A dokumen dan ringkasan
Panduan penalaran agen dan debugging
Merancang agen router untuk tugas Q&A
Memperluas agen untuk pengoperan argumen
Membuat agen penelitian untuk penanganan multi-dokumen
Berlatih dengan data dunia nyata dari arXiv
Cara menggunakan Membangun RAG Agensif dengan LlamaIndex?
Pelajari: Tonton pelajaran video
Praktik: Selesaikan contoh kode
Terapkan: Bangun agen menggunakan LlamaIndex
Debug: Pandu tindakan agen secara efektif
Kasus Penggunaan Membangun RAG Agensif dengan LlamaIndex
- Q&A Dokumen
- Ringkasan Data
- Analisis Multi-Dokumen
- Debugging Agen
- Bantuan Penelitian






