Costruisci sistemi agentici intelligenti! Scopri i componenti chiave degli agenti LangChain e come prompt, LLM e strumenti collaborano per il ragionamento e l’azione. Imposterai un agente con l’API di OpenAI, definirai strumenti personalizzati e affronterai attività reali come i calcoli matematici. Inoltre, esplorerai come LangChain organizza i dati usando grafi, nodi e archi.

Agenti in LangChain

Creare un agente ReAct

Componenti degli agenti LangChain

Creare strumenti personalizzati

Crea uno strumento per calcoli matematici

Integrare strumenti personalizzati e query

Conversazione con un agente ReAct

Impostazione della conversazione

Fai domande sulla cronologia della conversazione

Fondamenti degli agenti LangChain

Crea chatbot dinamici potenziati dagli strumenti con LangChain e LangGraph! Esplorerai come realizzare un chatbot che si adatta in base all’input dell’utente, definendo stati e integrando API esterne per il recupero di informazioni in tempo reale. Collegherai questi componenti in una struttura a grafo reattiva, abilitando transizioni fluide tra conversazione e risposte assistite da strumenti. Alla fine, avrai un framework di chatbot rappresentato visivamente, con ragionamento avanzato e flussi di lavoro multi-step.

Creare grafi per chatbot

Stati del grafo e dell'agente

Aggiungere nodi e archi

Generare le risposte del chatbot

Query e risposte

Genera un diagramma del grafo

Aggiungere strumenti esterni a un chatbot

Crea uno strumento Wikipedia

Aggiungi uno strumento a un grafo

Aggiungere memoria e conversazione

Visualizza il grafo e restituisci gli output degli strumenti

Aggiungere la memoria al grafo

Usare la memoria del grafo per la conversazione

Creare chatbot con LangGraph

Espandi il tuo chatbot con strumenti dinamici e memoria! Definisci e integra più strumenti in flussi di lavoro flessibili, crea funzioni per il richiamo dinamico degli strumenti e configura il tuo chatbot per gestire più strumenti. Organizza memoria e output per abilitare conversazioni intrecciate e multi-turno. Alla fine, avrai creato un chatbot sofisticato, capace di interazioni complesse.

Definire più strumenti

Crea uno strumento che richiama l'LLM

Crea uno strumento con codice Python

Associare più strumenti

Definire nodi e archi per chiamate di funzione flessibili

Definisci una funzione che arresta il chatbot

Crea una funzione che restituisca una risposta dell'LLM

Crea il flusso del grafo per più strumenti

Organizza i risultati del chatbot con la memoria

Configura i risultati per più strumenti

Abilita conversazioni multi-turno con memoria

Congratulazioni!

Crea agenti chat dinamici

Ogni giorno i sistemi intelligenti stanno trasformando i settori: dall'assistenza clienti automatizzata, alle raccomandazioni personalizzate, fino all'elaborazione dinamica dei dati. I flussi di lavoro agentici, che integrano modelli linguistici e strumenti per svolgere compiti complessi, sono al centro di questa trasformazione. Questo corso scompone i componenti essenziali dei flussi agentici e spiega come costruirli, personalizzarli e ottimizzarli. Imparerai i principi chiave alla base degli agenti LangChain, tra cui la configurazione dei prompt, l’integrazione degli strumenti e la gestione di flussi complessi con LangGraph. Alla fine del corso, sarai in grado di creare sistemi intelligenti che automatizzano compiti complessi, aumentano la produttività e offrono soluzioni dinamiche su misura per le esigenze aziendali.

I flussi di lavoro che usano LLM e strumenti per fare compiti complessi sono al centro della trasformazione dell'intelligenza artificiale. In questo corso imparerai i principi chiave alla base degli agenti LangChain, tra cui la configurazione dei prompt, l'integrazione degli strumenti e la gestione di flussi di lavoro complessi. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare sistemi intelligenti che automatizzano compiti complicati, aumentano la produttività e offrono soluzioni dinamiche su misura per le esigenze specifiche dell'azienda.
<h2>Impara le basi degli agenti LangChain</h2>
Imparerai come integrare prompt, modelli linguistici e strumenti nei flussi di lavoro usando il framework Reasoning and Action (ReAct). Dopo questo, potrai impostare flussi di lavoro degli agenti, configurare gli strumenti e capire i principi base degli agenti LangChain mentre visualizzi questi flussi di lavoro con LangGraph. Creerai agenti personalizzati, configurerai strumenti per accedere a fonti di dati esterne come l'API di Wikipedia e gestirai gli stati degli agenti. Ti mostreremo come definire nodi e bordi, creare percorsi condizionali e mettere insieme flussi di lavoro complessi che si adattano a condizioni diverse.
<h2>Crea agenti di chat dinamici</h2>
Infine, imparerai a monitorare i messaggi, definire i nodi per chiamate di funzione flessibili e configurare il tuo chatbot per gestire più strumenti. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare sistemi intelligenti che automatizzano compiti complicati, aumentano la produttività e offrono soluzioni dinamiche su misura per le esigenze specifiche dell'azienda.

Developing LLM Applications with LangChain

Comprendi i componenti base degli agenti LangChain e crea agenti chat personalizzati.

Progettare sistemi agentici con LangChain

Impara a usare le parti fondamentali degli agenti LangChain e crea agenti di chat personalizzati.

Sviluppare applicazioni con LangChain

Componenti degli agenti LangChain

Progettare sistemi agentici con LangChain

esercizio interattivo pratico