Agentic AI Foundations: Создание чатботов RAG и MCP

Статических подсказок ИИ уже недостаточно; будущее принадлежит автономным системам, которые могут искать, рассуждать и предпринимать действия в реальном мире. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции агентного ИИ, перейти от написания простых команд к пониманию сложных, ориентированных на поиск архитектур. Изучая эти письменные уроки, вы поймете, как организовывать агенты ИИ, которые используют внешние источники данных и стандартизированные протоколы. Вы получите фундаментальные знания, необходимые для разработки чатботов, которые не только общаются, но и извлекают контекст и выполняют задачи динамически. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру агентных систем ИИ и их отличие от традиционных чатботов. - Изучите принципы генерации дополненного поиска (RAG) для подключения моделей ИИ к внешним знаниям. - Изучите протокол контекста модели (MCP), чтобы безопасно подключить модели к источникам данных и инструментам. - Разработайте логические рабочие процессы, которые позволяют агентам ИИ обосновывать, планировать и выполнять многоэтапные задачи. - Применять передовые методы для управления ограничениями контекстного окна и оптимизации точности извлечения. - Практикуем проектирование потоков разговоров с помощью письменных пошаговых концептуальных упражнений. Курс начинается с фундаментальной терминологии ИИ и основных определений, прежде чем перейти к архитектурам RAG и шаблонам интеграции MCP. Вы пройдете от базовых концептуальных разрушений до чтения и анализа чертежей агентных рабочих процессов. Этот курс предназначен для новичков, разработчиков и технических энтузиастов, которые хотят изучить основы агентного ИИ без предварительного опыта в машинном обучении. Начните читать сегодня, чтобы понять следующее поколение автономных систем ИИ.