Jelajahi bagaimana komponen Haystack berinteraksi dengan LLM, pahami apa yang membedakan agen dari model bahasa tradisional, dan buat agen pertama Anda yang berfungsi. Lalu, pelajari cara memberikan akses kepada agen Anda ke alat dunia nyata seperti penelusuran web, mengubahnya dari responden pasif menjadi pemecah masalah yang aktif!

Selamat datang di kursus ini!

Berinteraksi dengan LLM menggunakan Komponen

Apa yang dapat dilakukan agen Haystack?

Membuat agen pertama kita

Menghubungkan alat ke agen kita

Kenali Agen Anda

Buka perangkat untuk membuat agen Anda lebih cerdas, lebih transparan, dan lebih mudah di-debug pada bab ini. Mulai dari melacak keputusan agen dengan streaming callback hingga membangun pipeline Haystack yang dapat digunakan ulang, Anda akan mentransformasi agen Anda dengan beragam kemampuan, termasuk menjalankan kueri SQL. Bersiaplah untuk menyesuaikan, menghubungkan, dan meningkatkan performa pipeline Haystack Anda!

Membuka kotak hitam: membuat agen transparan

Menyesuaikan agen kita

Pipeline Haystack: kekuatan rahasia agen kita

Mengkueri basis data SQL

Mengubah pipeline kita menjadi alat untuk agen

Ringkasan dan langkah selanjutnya

Merancang Agen yang Tangguh

Haystack Additional Resources

Pelajari cara melampaui antarmuka chat sederhana dan membangun agen AI yang sepenuhnya fungsional yang mampu bernalar, mengambil keputusan, dan menggunakan alat eksternal untuk bertindak. Dengan Haystack, sebuah kerangka kerja open-source untuk aplikasi berbasis LLM, Anda akan membangun agen layanan kesehatan yang mampu menelusuri web dan melakukan kueri pada data pasien terstruktur. Sepanjang proses, Anda akan menguasai prinsip desain agentic utama, membuat pipeline yang dapat digunakan ulang, dan mengintegrasikan komponen ke dalam sistem cerdas. Pada akhirnya, Anda tidak hanya memahami cara kerja agen AI — Anda juga telah membangunnya dari nol.

<h2>Bangun agen kecerdasan buatan (AI) yang mampu berlogika, mengakses informasi, dan bertindak.</h2>

Agen AI dapat melakukan lebih dari sekadar menghasilkan teks. Mereka dapat merencanakan, mengambil keputusan, dan mengambil tindakan berdasarkan alat dan data yang tersedia bagi mereka. Dalam kursus ini, Anda akan belajar cara membangun agen kecerdasan buatan (AI) yang cerdas menggunakan Haystack, sebuah kerangka kerja sumber terbuka untuk mengoordinasikan model bahasa besar dan komponen eksternal.
Anda akan membuat agen kesehatan yang menjawab pertanyaan pengguna dengan menggabungkan konten online terkini dengan catatan pasien yang terstruktur.
<br></br>

<h2>Hubungkan agen-agen Anda</h2>

Anda akan memulai dengan menggunakan komponen Haystack untuk berkomunikasi dengan LLM, lalu beralih ke pembuatan agen pertama Anda. Anda akan menghubungkan alat-alat seperti pencarian web real-time dan pipa kueri basis data SQL, sehingga agen dapat mengakses baik informasi publik maupun privat. Anda juga akan belajar cara mendaftarkan Haystack pipelines sebagai alat, sehingga memudahkan untuk menggunakan kembali alur kerja terstruktur di dalam agen Anda.
<br></br>

<h2>Bangun dan kembangkan alur kerja dunia nyata</h2>

Pada akhir kursus ini, Anda akan memiliki agen yang tangguh yang menggabungkan pemodelan bahasa besar (LLM) dengan alat eksternal dan alur kerja terstruktur. Anda akan memahami kapan harus menggunakan agen, kapan harus menggunakan pipa, dan bagaimana membangun sistem yang fleksibel yang dapat menggunakan keduanya. Apakah Anda sedang mengembangkan asisten, sistem generasi yang diperkuat dengan pencarian, atau alat khusus domain, Anda akan siap untuk membuat agen AI yang siap produksi dengan Haystack.




Intermediate Python

Buat agen AI kesehatan dengan Haystack, kerangka open-source untuk mengatur LLM dan komponen eksternal.

Berinteraksi dengan LLM menggunakan Komponen

Membangun Agen AI dengan Haystack

Instruksi latihan

Latihan interaktif langsung