Construyendo un Agente de Investigación con PydanticAI y Herramientas de Búsqueda Externas

Resumen

Descubra cómo crear un agente de investigación utilizando el marco PydanticAI, incorporando capacidades de búsqueda externa y aprendiendo los pasos esenciales de configuración para construir herramientas de búsqueda efectivas impulsadas por modelos de lenguaje extensos (LLM).

Programa de estudio

• Introducción a los Agentes de Investigación
Visión general de los agentes de investigación
Importancia de la IA en la asistencia de investigación
Ejemplos de agentes de investigación en uso
• Introducción a PydanticAI
¿Qué es PydanticAI?
Características clave y capacidades
Configuración de PydanticAI
• Conceptos Esenciales de Pydantic
Entendiendo los modelos Pydantic
Validación y serialización
Integración de Pydantic con aplicaciones Python
• Construcción del Núcleo de un Agente de Investigación
Configuración del entorno del proyecto
Diseño de la arquitectura del agente
Implementación de funcionalidades básicas usando PydanticAI
• Integración de Herramientas de Búsqueda Externas
Visión general de herramientas de búsqueda externas y APIs
Criterios para seleccionar herramientas de búsqueda
Conexión de PydanticAI con recursos externos
• Desarrollo de Capacidades de Búsqueda Potenciadas por LLM
Introducción a modelos de lenguaje grandes (LLMs)
Uso de LLMs para mejorar la búsqueda
Construcción de consultas de búsqueda conscientes del contexto
• Práctica: Creación de un Agente de Investigación Básico
Desarrollo del agente paso a paso
Implementación de modelos y validación de Pydantic
Despliegue y prueba del agente básico
• Funcionalidades Avanzadas y Optimización
Mejora del agente con capacidades adicionales
Técnicas de optimización de rendimiento
Asegurando precisión y fiabilidad
• Despliegue y Mantenimiento
Mejores prácticas para desplegar agentes de investigación
Monitoreo y actualización del agente
Resolución de problemas comunes
• Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas
Uso ético de la IA en la investigación
Privacidad de datos y consentimiento del usuario
Mantenimiento de la transparencia y equidad
• Conclusión y Tendencias Futuras
Resumen de los aprendizajes del curso
Tendencias emergentes en agentes de investigación de IA
Educación continua y recursos para seguir aprendiendo

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Asignaturas

Programación