Đề cương khóa học

Giới thiệu về Hệ thống Trình đại diện LLM

  • Những khái niệm về trình đại diện LLM và kiến trúc đa-trình đại diện
  • Tổng quan về khung AutoGen và hệ sinh thái của nó
  • Vai trò của các trình đại diện: thay mặt người dùng, trợ lý, gọi hàm và nhiều hơn nữa

Cài đặt và Cấu hình AutoGen

  • Thiết lập môi trường Python và phụ thuộc
  • Các nguyên tắc cơ bản của tệp cấu hình AutoGen
  • Kết nối với nhà cung cấp LLM (OpenAI, Azure, mô hình cục bộ)

Thiết kế Trình đại diện và Phân công Vai trò

  • Nắm bắt các loại trình đại diện và mẫu đối thoại
  • Xác định mục tiêu, lệnh nhắc nhở và hướng dẫn cho trình đại diện
  • Phân công nhiệm vụ dựa trên vai trò và luồng điều khiển

Gọi hàm và tích hợp công cụ

  • Kháng chức các hàm cho việc sử dụng của trình đại diện
  • Tự động hóa và thực hiện cộng tác của hàm
  • Kết nối API bên ngoài và script Python với trình đại diện

Đối thoại Management và Bộ nhớ

  • Theo dõi phiên làm việc và bộ nhớ kéo dài
  • Tin nhắn giữa các trình đại diện và xử lý token
  • Quản lý ngữ cảnh và lịch sử đối thoại

Những luồng công việc từ đầu đến cuối của Trình đại diện

  • Xây dựng các tác vụ cộng tác nhiều bước (ví dụ: phân tích tài liệu, đánh giá mã nguồn)
  • Mô phỏng đối thoại và chuỗi quyết định giữa người dùng và trình đại diện
  • Khắc phục sự cố và cải thiện hiệu suất của trình đại diện

Use Cases và triển khai

  • Các trình tự động hóa nội bộ: nghiên cứu, báo cáo, lập kịch bản
  • Bot hướng ra bên ngoài: trợ lý trò chuyện, tích hợp giọng nói
  • Gói và triển khai hệ thống trình đại diện trong sản xuất

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Có hiểu biết về lập trình Python
  • Thành thạo các mô hình ngôn ngữ lớn và kỹ thuật tạo lời nhắc (prompt engineering)
  • Kinh nghiệm với API và luồng tự động hóa

Khán giả mục tiêu

  • Các kỹ sư AI
  • Nhà phát triển ML
  • Kỹ sư kiến trúc tự động hóa
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan