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

Requirements

  • 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 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories