← Назад к курсу
Flowise — RAG-чатботы,
Секция 4
Flowise — RAG-чатботы,
LangChain и LangGraph
10 модулей: от основ Flowise до мульти-агентных систем с Human-in-the-Loop
4.1
Введение в секцию Flowise
Обзор платформы Flowise AI, её архитектура, установка и ключевые возможности для создания AI-агентов.
4.2
Создание RAG-чатбота для клиента
Пошаговое создание RAG-чатбота: загрузка документов, разбивка на чанки, эмбеддинги и настройка ретривера.
4.3
LangChain, LangGraph и Flowise
Сравнение LangChain и LangGraph, их роль в Flowise, паттерны проектирования и выбор архитектуры.
4.4
Встраивание RAG-чатбота на сайт
Интеграция Flowise-чатбота в WordPress и любой сайт: JS Widget, iframe, REST API, кастомизация.
4.5
Конвертация веб-сайта в RAG-чатбот
Автоматический парсинг сайтов через sitemap, HTML→Markdown, загрузка в Pinecone для RAG.
4.6
Flowise Tool Agent
Создание Tool Agent с Function Calling: подключение OpenRouter, Brave Search, Custom Tools, Composio.
4.7
Tool Agent с RAG и Pinecone
Объединение RAG и Tool Agent: агент с доступом к векторной БД, внешним API и вычислениям.
4.8
Prompt Engineering для AI-агентов
Системные промпты, Chain-of-Thought, Few-Shot, техники снижения галлюцинаций для агентов.
4.9
Мульти-агентные системы
Архитектуры MAS: Supervisor, Network, Hierarchical. Создание мульти-агентных систем в Flowise.
4.10
Sequential Agents и Human-in-the-Loop
Последовательные агенты с одобрением человека, параллельное выполнение и управление состоянием.