Актуальні теми
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Коли агенти обробки даних зазнають невдачі, вони часто зазнають невдачі непомітно, даючи впевнені відповіді, які є неправильними, і може бути важко з'ясувати, що спричинило збій.
"Building and Evaluating Data Agents" - це новий короткий курс, створений за участю @Snowflake та викладається @datta_cs та @_jreini, який навчить вас створювати агентів даних із вбудованою комплексною оцінкою.
Навички, які ви отримаєте:
- Створюйте надійні агенти даних LLM, використовуючи фреймворк «Мета-План-Дія» та оцінки часу виконання, які виловлюють збої на середині виконання
- Використовуйте інфраструктуру відстеження та оцінки OpenTelemetry, щоб діагностувати, де саме агенти виходять з ладу, і систематично покращувати продуктивність
- Керуйте багатоетапними робочими процесами в веб-пошуку, SQL та пошуку документів за допомогою агентів на основі LangGraph
Результат: видимість кожного кроку міркувань вашого агента, тому, якщо щось зламається, у вас є системний підхід, щоб це виправити.
Зареєструйтесь, щоб розпочати:
Найкращі
Рейтинг
Вибране