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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/multi-agent-llm-applications/
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课程名称：使用 AutoGen 构建多智能体 LLM 应用程序 课程概述：欢迎加入“使用 AutoGen 构建多智能体 LLM 应用程序”课程！如果您对探索生成性人工智能的世界感到兴奋，那么这个课程将是您的最佳选择。我们将学习如何创建可交互和可定制的人工智能代理，这些代理由大型语言模型（LLM）驱动。课程采用实践为导向的方式，并通过 Python 进行练习。我们将涵盖如何将外部工具（如 API 和网络爬虫）与代理集成，以及一些高级技术，如检索增强生成（RAG）、提示工程（ReAct）和任务分解。此外，我们还将实现不同的对话模式，如群聊和嵌套聊天。 目标受众：本课程适合中级水平的听众，包括旨在扩展其在 LLM/生成性人工智能领域专业知识的数据科学家、机器学习工程师和软件工程师。 课程大纲： - 环境设置 - AutoGen 入门（基本概念） - 大型语言模型代理 - 人工干预代理 - 具有代码执行功能的代理 - 可以访问外部工具（如 API 和网络爬虫）的代理 - 不同对话模式的代理（顺序、群组、嵌套聊天） - 使用 GPT-4 Turbo/DALL-E 图像生成接口的代理 - 与代理一起使用的提示工程技术（ReAct） - 使用 Chroma DB 和 LLM 代理的检索增强生成（RAG） - 任务分解（构建自动化的 LLM 代理） - LLM 代理的消息转换 - 使用 LM Studio 的非 OpenAI/开源模型 加入我，一起探索 LLM 代理和生成性人工智能的世界吧！
Welcome to the Build Multi-Agent LLM Applications with AutoGen!Are you excited about exploring the world of Generative AI? In this course, we'll learn how to create conversable and customizable AI agents powered by Large Language Models. This is a hands-on course with exercises in Python. We'll cover how to integrate external tools like APIs and web scrapers with agents. We'll cover advanced techniques like Retrieval Augmented Generation, Prompt Engineering (ReAct), and Task Decomposition. We'll also implement different conversational patterns like group chats and nested chats.Intended Audience:This intermediate-level course is designed for data scientists, machine learning engineers, and software engineers aiming to expand their expertise into the LLM/Generative AI space.Course Outline:• Environment Setup• Getting Started with AutoGen (Basic Concepts)• Large Language Model Agents• Agents with Human-in-the-Loop• Agents with Code Execution Capability• Agents with access to external tools like APIs and web scrapers• Agents in different Conversational Patterns (Sequential, Group, Nested Chats)• Agents with GPT-4 Turbto/DALL-E Image Generation Endpoints• Prompt Engineering Techniques (ReAct) with Agents• Retrieval Augmented Generation (RAG) using Chroma DB and LLM Agents• Task Decomposition (Build Automated LLM Agents)• Message Transformations for LLM Agents• Using Non-OpenAI/Open Source Models with LM StudioJoin me on this journey to explore the world of LLM Agents and Generative AI!
