构建值得信赖的 AI 智能体 3
如何构建和部署安全且高效的 AI 智能体。 开发 AI 智能体时重要的安全考量。 开发 AI 智能体时如何维护数据和用户隐私。
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智能体可观测性与评估的核心概念, 提升智能体性能、成本和有效性的技术, 评估 AI 智能体的内容与系统化方法, 在将 AI 智能体部署到生产环境时如何控制成本, 如何对使用 Microsoft Agent Framework(微软智能体框架)构建的智能体进行检测(Instrument).
本课程全面概述了 Agentic RAG(智能体检索增强生成)。这是一种新兴的 AI 范式,其中大语言模型(LLM)在从外部资源提取信息时,能够自主规划后续步骤。与传统的“检索后阅读”的静态模式不同,Agentic RAG 涉及对 LLM 的迭代调用,并穿插工具或函数调用以及结构化输出。系统会评估结果、优化查询,并在需要时调用额外工具,持续循环直到获得满意的解决方案。 简介 本课涵盖内容: 理解 ...
定义清晰的总体目标,并将复杂任务分解为易于管理的任务。 利用结构化输出以获得更可靠且机器可读的响应。 应用事件驱动方法来处理动态任务和意外输入。
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