[ДМК] Построение LLM-агентов с помощью RAG, графов знаний и осмысления [Мира Девлин]

В книге детально рассматривается принципиально новая архитектура искусственного интеллекта, когда сети специализированных LLM-агентов координируют действия, рассуждают, осмысляют и оптимизируют себя, достигая результата, недоступного одиночной модели. Вы научитесь создавать кластеры агентов, системы с общей памятью, уровни маршрутизации, средства оценки и инструментальные центры, которые динамически адаптируются и постоянно совершенствуются. Основные темы книги: объединение агентов LLM в кластеры с четкими ролями, возможностями и протоколами связи; децентрализованные системы маршрутизации для быстрой масштабируемой передачи сообщений; системы общей векторной памяти для постоянного хранения, обоснования и объединения контекста; циклы осмысления и оптимизации, которые помогают агентам корректировать свои действия и обучаться на результатах; инструментальная оркестрация с использованием API, вызовов функций и внешних технологических процессов; уровни мониторинга, оценки и телеметрии для обеспечения безопасности, надежности и прозрачности вашей многоагентной системы; масштабируемые топологии системы для производственных задач. Издание предназначено инженерам по ИИ, разработчикам приложений с интегрированным ИИ, исследователям и всем желающим выйти за рамки простых pапросов и освоить настоящую инженерию LLM. Формат: PDF