Khám phá cách xây dựng và giám sát các tác nhân AI thông minh với khóa học mã nguồn mở PhiloAgents. Từ việc tạo ra các nhân vật lịch sử đến triển khai hệ thống RAG và LLMOps, bạn sẽ học cách biến NPC trong game thành những nhân vật sống động và tương tác.
Mục lục
Lộ Trình 6 Bài Học Để Trở Thành Chuyên Gia AI
- Bài 1: Xây dựng tác nhân AI mô phỏng game
- Bài 2: Tạo tác nhân RAG sẵn sàng cho sản xuất
- Bài 3: Bộ nhớ – Bí quyết tạo nên tác nhân AI mạnh mẽ
- Bài 4: Triển khai tác nhân dưới dạng API thời gian thực
- Bài 5: Giám sát hiệu suất cho tác nhân RAG
- Bài 6: Mô phỏng đa tác nhân thực tế
Tại Sao Giám Sát Hiệu Suất Là Quan Trọng?
Sau khi triển khai các tác nhân AI, câu hỏi lớn nhất là làm thế nào để đo lường hiệu suất của chúng. Liệu chúng có đang đưa ra câu trả lời chính xác? Các thay đổi trong hệ thống có cải thiện hiệu quả hay không?
Trong bài học này, bạn sẽ học cách thiết lập các hệ thống giám sát, quản lý phiên bản prompt và đánh giá hiệu suất tác nhân. Công cụ như Opik và LangGraph sẽ giúp bạn tạo ra các pipeline giám sát và đánh giá hiệu quả.
Khái Niệm Chính trong LLMOps
- Giám sát: Theo dõi prompt, cấu trúc và phản hồi của tác nhân.
- Quản lý phiên bản: Kiểm soát các thay đổi trong prompt để đảm bảo tính nhất quán.
- Đánh giá: Đo lường chất lượng phản hồi của tác nhân thông qua các chỉ số tự động hoặc phản hồi từ người dùng.
- Tích hợp phản hồi: Thu thập dữ liệu từ người dùng để cải thiện hệ thống.
Kết Luận
Bài học này giúp bạn biến các tác nhân AI từ “hộp đen” thành hệ thống minh bạch, dễ đo lường và cải thiện. Với các công cụ và kỹ thuật được chia sẻ, bạn có thể triển khai và duy trì các tác nhân AI một cách hiệu quả và đáng tin cậy.
Để tìm hiểu thêm, hãy khám phá khóa học PhiloAgents trên GitHub và bắt đầu hành trình trở thành chuyên gia AI ngay hôm nay!
