課程簡介:
隨著大語言模型(LLM)的快速發展,AI應用已從單純的對話進化為具備規劃、推理、工具調用與自主學習能力的AI Agent。
本課程聚焦於LangChain生態系,帶領學員從基礎概念到實務開發,掌握企業級AI Agent所需的核心技術與最佳實踐。
課程大綱
1.   地端大語言模型建置
        •   Ollama環境建置
        •   常見的大語言模型
        •   模型的命名習慣
        •   尋找適合模型
2.   LangChain實務
        •   LangChain生態系
        •   Integration整合模組群
        •   同步與非同步
        •   Runnables執行單元
        •   Prompts提示詞模板
        •   匿名執行單元
        •   表達式語言
        •   Callsbacks System
3.   RAG基礎
        •   RAG基本概念
        •   Embedding概念
        •   Download Embedding Model
        •   相似性檢索
        •   向量資料庫FAISS介紹
        •   語意檢索
        •   FAISS持久化建置
4.   RAG進階
        •   Chunking
        •   Document Loader
        •   實作問答機器人
        •   Memory機制
5.   Agent
        •   LangChain Agent
        •   工具設計
        •   具備記憶功能的Agent實作
6.   LangGraph實務
        •   節點、邊線、圖形
        •   LangGraph狀態
        •   建立條件邏輯
        •   Checkpointer
        •   聊天機器人實作
7.   LangSmith實務
        •   LangSmith核心概念
        •   追蹤各項應用
           
           
           
           

適合上課對象
1. 具備基礎電腦能力
2. 具備Python程式設計基礎者
3. AI / MachineLearning工程師
4. 希望導入AI與Agent技術的相關團隊

其他課程描述
1. 授課講師:Richard Chiang
2. 課程總時數:42小時,每堂課授課時間為3小時