Khám phá cách các thành phần của Haystack tương tác với LLM, hiểu điều gì khiến agent khác với các mô hình ngôn ngữ truyền thống, và tạo agent đầu tiên hoạt động được. Sau đó, học cách cấp cho agent quyền truy cập vào các công cụ thế giới thực như tìm kiếm web, biến nó từ người trả lời thụ động thành một người giải quyết vấn đề chủ động!

Chào mừng bạn đến với khóa học!

Trò chuyện với LLM bằng Components

Một agent của Haystack có thể làm gì?

Tạo agent đầu tiên

Kết nối công cụ với agent của bạn

Gặp gỡ Agent của bạn

Mở khóa những công cụ giúp agent của bạn thông minh hơn, minh bạch hơn và dễ gỡ lỗi hơn trong chương này. Từ việc truy vết quyết định của agent bằng streaming callbacks đến xây dựng các pipeline Haystack có thể tái sử dụng, bạn sẽ nâng cấp agent của mình với nhiều năng lực, bao gồm chạy truy vấn SQL. Sẵn sàng tùy biến, kết nối và tăng tốc pipeline Haystack của bạn!

Mở hộp đen: giúp agent minh bạch

Tùy biến agent của bạn

Haystack pipelines: sức mạnh bí mật của agent của bạn

Truy vấn cơ sở dữ liệu SQL

Biến pipeline của bạn thành một tool cho agent

Tổng kết và bước tiếp theo

Thiết kế Agent vững chắc

Haystack Additional Resources

Học cách vượt ra ngoài các giao diện chat đơn giản để xây dựng những AI agent đầy đủ chức năng có thể suy luận, ra quyết định và sử dụng các công cụ bên ngoài để hành động. Với Haystack, một framework mã nguồn mở cho ứng dụng dựa trên LLM, bạn sẽ xây dựng một agent trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có khả năng tìm kiếm web và truy vấn dữ liệu bệnh nhân có cấu trúc. Trong quá trình đó, bạn sẽ nắm vững các nguyên tắc thiết kế agent cốt lõi, xây dựng các pipeline có thể tái sử dụng và tích hợp các thành phần vào một hệ thống thông minh. Đến cuối khóa, bạn không chỉ hiểu cách AI agent hoạt động — bạn còn tự tay xây dựng được một agent từ đầu.

<h2>Xây dựng các tác nhân trí tuệ nhân tạo có khả năng suy luận, truy xuất và thực hiện hành động.</h2>

Các tác nhân trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện nhiều tác vụ hơn là chỉ tạo ra văn bản. Họ có thể lập kế hoạch, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động dựa trên các công cụ và dữ liệu có sẵn cho họ. Trong khóa học này, quý vị sẽ học cách xây dựng các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) thông minh bằng cách sử dụng Haystack, một khung phần mềm nguồn mở được thiết kế để điều phối các mô hình ngôn ngữ lớn và các thành phần bên ngoài.
Quý vị sẽ phát triển một trợ lý y tế có khả năng trả lời các câu hỏi của người dùng bằng cách kết hợp nội dung trực tuyến cập nhật với hồ sơ bệnh nhân được tổ chức một cách có hệ thống.
<br></br>

<h2>Kết nối các đại lý của quý vị</h2>

Quý vị sẽ bắt đầu bằng cách sử dụng các thành phần Haystack để giao tiếp với một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), sau đó tiến hành tạo ra tác nhân đầu tiên của mình. Quý vị sẽ kết nối các công cụ như tìm kiếm web thời gian thực và đường ống truy vấn cơ sở dữ liệu SQL, cho phép đại lý truy cập cả thông tin công khai và riêng tư. Quý vị cũng sẽ học cách đăng ký các đường ống Haystack dưới dạng công cụ, giúp dễ dàng tái sử dụng các quy trình làm việc có cấu trúc bên trong đại lý của mình.
<br></br>

<h2>Xây dựng và mở rộng các quy trình làm việc trong thực tế</h2>

Kết thúc khóa học, quý vị sẽ có một mô hình mạnh mẽ kết hợp khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với các công cụ bên ngoài và các quy trình làm việc có cấu trúc. Quý vị sẽ hiểu khi nào nên sử dụng các đại lý, khi nào nên sử dụng các đường ống và cách xây dựng các hệ thống linh hoạt có thể sử dụng cả hai. Dù bạn đang phát triển các trợ lý ảo, hệ thống sinh thành được tăng cường bằng khả năng truy xuất thông tin, hay các công cụ chuyên dụng cho lĩnh vực cụ thể, bạn sẽ có thể tạo ra các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) sẵn sàng cho sản xuất với Haystack.




Intermediate Python

Tạo tác nhân AI chăm sóc sức khỏe bằng Haystack, khung mã nguồn mở cho LLM và thành phần ngoài.

Xây dựng AI Agents với Haystack

Tạo một tác nhân AI y tế bằng Haystack, một framework mã nguồn mở để điều phối LLM và các thành phần bên ngoài.

Một agent của Haystack có thể làm gì?

Create Your Free Account