Xây dựng hệ thống agentic thông minh! Khám phá các thành phần chính của agent trong LangChain, gồm cách prompt, LLM và công cụ phối hợp để suy luận và hành động. Bạn sẽ thiết lập một agent với API của OpenAI, định nghĩa công cụ tùy chỉnh và giải quyết các tác vụ thực tế như tính toán toán học. Ngoài ra, tìm hiểu cách LangChain tổ chức dữ liệu bằng graph, node và edge.

Agents trong LangChain

Tạo một tác tử ReAct

Các thành phần của agent LangChain

Xây dựng công cụ tùy chỉnh

Tạo một tool để tính toán toán học

Tích hợp công cụ tùy chỉnh và câu truy vấn

Trò chuyện với một tác nhân ReAct

Thiết lập hội thoại

Đặt câu hỏi về lịch sử hội thoại

Những điều cốt lõi về agent trong LangChain

Xây dựng chatbot động có tích hợp công cụ với LangChain và LangGraph! Bạn sẽ khám phá cách tạo một chatbot thích ứng theo đầu vào của người dùng bằng cách định nghĩa state và tích hợp API bên ngoài để truy xuất thông tin theo thời gian thực. Bạn sẽ kết nối các thành phần này thành một cấu trúc graph linh hoạt, cho phép chuyển đổi mượt giữa hội thoại và phản hồi có hỗ trợ công cụ. Kết thúc phần này, bạn sẽ có một khung chatbot được biểu diễn trực quan với khả năng suy luận tốt hơn và quy trình nhiều bước.

Xây dựng đồ thị cho chatbot

Trạng thái của graph và agent

Thêm nodes và edges

Tạo phản hồi cho chatbot

Truy vấn và phản hồi

Tạo sơ đồ đồ thị

Thêm công cụ bên ngoài vào chatbot

Xây dựng một công cụ Wikipedia

Thêm một công cụ vào đồ thị

Thêm bộ nhớ và hội thoại

Trực quan hóa graph và trả về đầu ra từ tool

Thêm bộ nhớ cho graph

Dùng bộ nhớ của graph cho hội thoại

Xây dựng Chatbot với LangGraph

Mở rộng chatbot của bạn với công cụ động và bộ nhớ! Định nghĩa và tích hợp nhiều công cụ vào các quy trình linh hoạt, xây dựng hàm cho dynamic tool calling, và cấu hình chatbot để xử lý nhiều công cụ. Tổ chức bộ nhớ và đầu ra để hỗ trợ hội thoại đan xen, nhiều lượt. Kết thúc, bạn sẽ tạo được một chatbot tinh vi có khả năng tương tác phức tạp.

Định nghĩa nhiều công cụ

Xây dựng một tool gọi LLM

Xây dựng một tool bằng Python

Gắn nhiều tool

Định nghĩa nodes và edges để gọi hàm linh hoạt

Định nghĩa một hàm dừng chatbot

Tạo một hàm để trả về phản hồi từ LLM

Tạo quy trình đồ thị cho nhiều công cụ

Tổ chức đầu ra của chatbot với bộ nhớ

Cấu hình đầu ra cho nhiều công cụ

Bật hội thoại nhiều lượt với bộ nhớ

Chúc mừng bạn!

Xây dựng Chat Agent động

Mỗi ngày, các hệ thống thông minh đang thay đổi nhiều ngành—từ hỗ trợ khách hàng tự động, gợi ý cá nhân hóa đến xử lý dữ liệu động. Quy trình agentic, kết hợp mô hình ngôn ngữ và các công cụ để thực hiện tác vụ phức tạp, đang dẫn đầu sự chuyển đổi này. Khóa học này phân tích các thành phần cốt lõi của quy trình agentic và giải thích cách xây dựng, tùy chỉnh và tối ưu chúng. Bạn sẽ học các nguyên tắc chính đằng sau các agent của LangChain, bao gồm cấu hình prompt, tích hợp công cụ và quản lý quy trình phức tạp với LangGraph. Kết thúc khóa học, bạn sẽ có khả năng xây dựng hệ thống thông minh để tự động hóa tác vụ phức tạp, nâng cao năng suất và cung cấp giải pháp linh hoạt phù hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Các quy trình làm việc theo hướng đại lý tích hợp LLM và công cụ để thực hiện các nhiệm vụ tinh vi đang dẫn đầu trong quá trình chuyển đổi AI. Trong khóa học này, bạn sẽ học các nguyên tắc chính đằng sau các agent của LangChain, bao gồm cấu hình prompt, tích hợp công cụ và quản lý các quy trình làm việc phức tạp. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có thể xây dựng các hệ thống thông minh tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nâng cao năng suất và cung cấp các giải pháp linh hoạt phù hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể.
<h2>Nắm vững những kiến thức cơ bản về LangChain Agents</h2>
Bạn sẽ học cách tích hợp prompts, language models và tools vào quy trình làm việc bằng cách sử dụng framework Reasoning and Action (ReAct). Sau đó, bạn sẽ có thể thiết lập quy trình làm việc dạng agentic, cấu hình công cụ và hiểu các nguyên tắc cốt lõi của agent LangChain đồng thời trực quan hóa các quy trình này với LangGraph. Bạn sẽ xây dựng các agent tùy chỉnh, thiết lập các công cụ để truy cập các nguồn dữ liệu bên ngoài như Wikipedia API, và quản lý trạng thái của agent. Bạn sẽ được hướng dẫn cách xác định các node và edge, tạo các đường dẫn có điều kiện, và xây dựng các workflow phức tạp có khả năng thích ứng với các điều kiện khác nhau.
<h2>Xây dựng Tác nhân Chat Động</h2>
Cuối cùng, bạn sẽ học cách giám sát tin nhắn, định nghĩa các nút để gọi hàm linh hoạt và cấu hình chatbot của mình để xử lý nhiều công cụ. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có thể xây dựng các hệ thống thông minh tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nâng cao năng suất và cung cấp các giải pháp linh hoạt phù hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Developing LLM Applications with LangChain

Hiểu rõ các thành phần cơ bản của LangChain và tạo tác nhân trò chuyện tùy chỉnh.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Nắm vững các thành phần nền tảng của agent LangChain và xây dựng agent chat tùy chỉnh.

Phát triển ứng dụng với LangChain

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Tổ chức đầu ra chatbot với bộ nhớ

Streaming đầu ra từ nhiều công cụ

Kiểm thử với nhiều công cụ

Câu hỏi nối tiếp với nhiều công cụ

Đầu ra hội thoại đầy đủ

Cùng luyện tập nào!

Xây dựng Chat Agent động - Tổ chức đầu ra của chatbot với bộ nhớ

Tổ chức đầu ra của chatbot với bộ nhớ

Create Your Free Account