Navigeren in de zelfstudie over de generatieve AI-agent

Gebruik deze pagina om door de zelfstudie over de generatieve AI-agent te navigeren, voorheen het AI-kookboek genoemd. Volg het van end-to-end of spring in een gebied dat u interesseert.

Inleiding

Inleiding: End-to-end ai-agentzelfstudie

Demo van 10 minuten

demonstratienotebooks voor AI-agenten in 10 minuten

Meer informatie over RAG- en AI-agents

• Inleiding tot RAG
• Basisprincipes van RAG
  • Gegevenspijplijn
  • RAG-keten voor deductie
  • Evaluatie en bewaking
  • Governance en LLMOps
• RAG-kwaliteit verbeteren
  • Kwaliteit van gegevenspijplijn
  • Rag keten kwaliteit
• Rag-toepassingskwaliteit evalueren
  • Kwaliteit definiëren
  • Prestaties beoordelen
  • Kwaliteitsmeting inschakelen
• Evaluatiegestuurde ontwikkeling

Stapsgewijze implementatie

• Vereisten: Vereisten verzamelen
• Stap 1: Code klonen en berekening maken
• Stap 2: Een proof-of-concept implementeren om feedback van belanghebbenden te krijgen
• Stap 3: Een evaluatiegegevensset cureren
• Stap 4: De proof-of-concept-kwaliteit evalueren
• Stap 5: Hoofdoorzaken van kwaliteitsproblemen vinden
  • Stap 5.1: De kwaliteit van het ophalen van fouten opsporen
  • Stap 5.2: Kwaliteit van generatie van foutopsporing
• Stap 6: Iteratief de kwaliteit herstellen en evalueren
  • Stap 6.1: De kwaliteit van de gegevenspijplijn herstellen
• Stap 7: De AI-toepassing implementeren en bewaken

Volgende: Inleiding tot de zelfstudie over de generatieve AI-agent >