构建 AI 代理(OpenAI、LlamaIndex、Pinecone 和 Streamlit)
使用 OpenAI、LlamaIndex、Pinecone 和 Streamlit 掌握 AI 代理。逐步构建交互式 AI 代理。
讲师:David Armendáriz
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您将学到什么
- 了解如何将外部数据源与人工智能相结合,构建先进的问答系统
- 获得使用 LlamaIndex 构建自定义 AI 代理的实践经验。
- 了解如何使用 text-embedding-3-large 生成和利用嵌入以实现高效的数据检索。
- 创建能够实时检索相关信息的可扩展的智能系统。
探索相关主题
要求
- 建议但不强制要求熟悉 Python 编程的基本知识。
- 热衷于学习 AI、嵌入和 LlamaIndex。
- 无需具备 AI 工具或库的经验——一切都会逐步解释。
描述
您准备好深入 AI 世界并使用尖端工具创建强大的代理了吗?本课程旨在帮助您从零开始,使用 OpenAI、LlamaIndex、Pinecone 和 Streamlit 构建智能 AI 代理。无论您是探索 AI 的初学者,还是希望扩展技能的经验丰富的开发人员,本课程都为您提供构建交互式真实 AI 应用程序所需的一切。
您将学到的内容:
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如何使用 OpenAI 的 API 生成智能响应。
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使用 LlamaIndex 构建和管理知识索引。
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使用 Pinecone 存储和检索矢量嵌入以实现高效的 AI 搜索。
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使用 Streamlit 为您的 AI 代理创建交互式用户界面。
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集成这些工具以构建可扩展的 AI 解决方案的最佳实践。
为什么要参加这门课程?
对 AI 驱动应用程序的需求正在猛增,了解如何创建 AI 代理是一项改变游戏规则的技能。本课程提供实际的实践经验和实际用例。到最后,您将构建一个功能齐全的 AI 代理,随时可以部署和展示。
本课程适合哪些人:
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对人工智能和机器学习感兴趣的开发人员和工程师。
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数据科学家希望探索人工智能驱动的工具。
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企业家和创新者渴望构建人工智能应用程序。
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寻求人工智能开发实践经验的学生和专业人士。
立即加入并在您的项目中释放 AI 代理的潜力!
本课程适合哪些人:
- 对构建人工智能工具感兴趣的开发人员和数据爱好者。
- Python 程序员希望探索向量嵌入和 LlamaIndex。
- 想要创建实用、真实世界应用程序的人工智能初学者。
- 对 OpenAI 技术和智能代理感兴趣的技术爱好者。
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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