הוא גם מזהה את זה, וגם יש לו כל מיני מנגנוני retry שעוזרים לכם לתקן את ה-output. אז Output Parser בדיוק בא להציל אתכם מזה. אז יש ב-LangChain חלק מהפריימורקס זה Output Parser-ים. ועוד דבר זה כל הנושא של Structured Output. אז זה מאוד תלוי מה ה-use-case שלכם, וככה אתם תבינו אם אתם רוצים להשקיע את ה-learning curve הזה וללמוד את הספרייה ולהטמיע דברים כמו שצריך, או שזה סתם POC, דברים כאלה, ואפשר אולי ללכת על כיוונים של… בכלל בלי ספרייה, זה גם אפשרות, כן.

• מי שנכנס לתחום הזה היום עם Python חזק ועם ידע בכלים מתקדמים — יש לו יתרון שקשה לסגור.
• מי שרוצה יותר להעמיק יכול לקפוץ לשיעור הזה (צריך להרשם עם חשבון גוגל) ב-deeplearning.ai שמסביר לעומק על ReAct agent ואולי גם לראות איטרציות ממש – אז שווה.
• הם בעצם לקחו את המודלים, ה-Base models, ופירקו אותם לחתיכות, ככה שהמון אנשים עושים להם הוסטינג, מה שמאפשר לנו בעצם לבחון את המודלים האלה, לבחון למשל Llama, בלי… כמעט בלי עלות, בגלל שאנחנו עושים leverage לאנשים שעושים לזה הוסטינג.
• אלא סוכן שמחליט לבד מתי הוא צריך מידע נוסף, מאיזה מקור לשלוף, ואיך לאמת את מה שהוא מצא.
• קורס זה יסייע למשתמשים ללא ניסיון קודם, להכיר את מערכת ההפעלה Linux ואת היסודות של אוטומציה וסקריפטים.
• אם הצוות שלכם עדיין כותב prompts סטטיים ומקווה לטוב — אתם מפספסים את הקפיצה הגדולה ביותר שקרתה בתעשייה מאז הקונטיינרים.

הכנסת המידע (פה אין קשר לסוכנים או ל-AI)

ואז סמנטית "Hi" ו-"Hello" הם מאוד קרובים. יש גם פרויקט Open Source שנקרא GPT Cache, שבעצם בא לעזור עם Semantic Caching. אז יש ב-Redis קודם כל פיצ’ר של… קודם כל Redis בתור caching רגיל, וגם יש שמה איזשהו פיצ’ר חדש, שהאמת לא יצא לי לנסות, אבל הוא קיים, של Semantic Caching, אז יכול להיות שכדאי להסתכל על זה. ועוד ככה ספרייה די פופולרית לנושא הזה, זה Guidance של מיקרוסופט, גם Open Source Library, שגם עוזר להצמד לאיזשהו מבנה ידוע מראש של output צפוי. לאותה סכמה, שרק ב-sidenote אני, חשוב להגיד, הוא לא מציית ב-100% במקרים, אבל בוא נגיד זה מעלה לו את הדיוק באופן משמעותי, אז עדיין אני חושב ששווה לשים Output Parser לצידו.

השוואה מלאה — Python מול Java

ב-act יש ממש פעולה של ״חיפוש״ שמפעילה קוד דמו של search_exchange_rate. הבעיה היא שזה מאד פשוט ונראה כמו וודו. הקוד בעצם מחולק לכמה פונקציות. אני יודע שכישראלים אנחנו אוהבים ישר לשקוע בתוך משהו מעשי, אבל בואו ונתחיל עם דוגמה פשוטה. הקוד הוא פייתוני, אבל הוא קל להבנה לכל מתכנת. אני אבחר ב-LangChain כי היא מתועדת היטב וגם פשוטה יחסית להבנה.

ISO 42001 — תקן ניהול AI החדש: מה כדאי לדעת?

כאמור, אפשר לעשות את זה באופן יותר מחוכם עם קוד יותר מורכב. זה נראה פשטני אבל ככה זה עובד עם מודל אחד שבכל פעם לוקח על עצמו תפקיד אחד. הוא יפעיל סוכן א׳, יקח את הפלט שלו ויפעיל סוכן ב׳ ואז יציג את הפלט שלו.

הכשרה מבוססת בינה מלאכותית יובל הבר פרק 162

כשהצוות של דני נכנס לקורס, הם הגיעו עם ידע סולידי ב-Python, ניסיון עם OpenAI API, וציפייה שתוך יומיים הם יבנו סוכן שמחליף צוות QA שלם. וחברות ישראליות כמו AI21 Labs ו-Augury כבר מטמיעות ארכיטקטורות אגנטיות בפרודקשן. זו לא תחזית — זה מירוץ שכבר התחיל. הוא חיפש סוכנים — Agents — שיכולים לקחת בעיה, לפרק אותה לשלבים, להפעיל כלים, לבדוק את עצמם, ולהגיע לתוצאה. דני לא חיפש בינה מלאכותית שמשלימה משפטים.

לא, כנראה לא דרמטית, אבל זה בדיוק הדברים המינוריים שיכולים לעשות את ההבדל. ואם עכשיו אנחנו בפרומפט שלנו נכתוב, במקום Human נרשום User נקודותיים, ובמקום AI נרשום Assistant נקודותיים, זה עלול לפגוע בביצועים. למשל, כתבו כל פעם Human נקודותיים ו-AI נקודותיים.

הסיפור של דני: מ-Prompt Engineering ל-Agent Engineering

בניגוד לכלי AI ענן אחרים, המידע הרגיש שלכם נשאר לחלוטין תחת השליטה שלכם. אוטומציה מלאה של IT עם כלי בינה מלאכותית מתקדמים. הכשרה מעשית, עם הכלים האמיתיים, ועם ליווי עד שנכנסים לעבודה. עדיף להגיע לרמה טובה בשפה אחת ואז להרחיב.

נתנו לו מטרה, והוא החליט לבד לחפש קודם, לבדוק את הסטטוס, ואז ליצור טיקט כי הסטטוס אדום. גם השירות והתמיכה, בדיוק כמו התכנים, ברמה הגבוהה ביותר. התשובה משתנה בין משתתף אחד לשני, ישנם כאלו שקולטים מהר יותר מאחרים, ישנם כאלו שזוכרים טוב יותר מאחרים וזה כמובן משפיע על זמן ההשקעה בבית. כל השיעורים אצלינו מוקלטים וזמינים עבור המשתתפים, לא רק המפגשים, אלא גם את פתרונות שיעורי הבית הקלטנו עבורכם כדי שתבינו טוב יותר את אופן המחשבה שלנו לפתירת התרגילים.

מבוא לסייבר הינו קורס שמאפשר לכל משתתף לחוות ולהכיר איומים שונים על ידי ביצוע משימות פרקטיות ובסיסיות. פלטפורמת ASP.NET Core שפותחה על ידי Microsoft מהווה סביבת עבודה לבניית יישומים, אתרי ומערכות אינטרנט ושירותי ענן על בסיס קוד. קורס זה יסייע למשתמשים ללא ניסיון קודם, להכיר את מערכת ההפעלה Linux ואת היסודות של אוטומציה וסקריפטים. React היא ספריית JavaScript מודרנית מבית Meta, המיועדת לבניית ממשקי משתמש (UI) דינמיים וידידותיים לשימוש בדפדפן. כל יום כולל מעבדות קידוד מעשיות ומיני-פרויקטים מודרכים, שמגיעים לשיאם באפליקציית עוזר חכמה מלאה בסוף הקורס. אי-מתן הסכמה או משיכת ההסכמה עלולים להשפיע לרעה על תפקוד האתר ועל חלק מהתכונות והשירותים המוצעים בו.

איך גורמים ל-LLM לעבוד דרך ה-API כסוכן?

אם כבר, כן אני אכווין פה לשני resources שיכולים לעזור, זה… יש המון המון מדריכים ברחבי האינטרנט על איך לעשות פרומפטינג נכון. אממ… ניגע עכשיו קצת בכל הנושא של Prompt Engineering, Prompt Management, אז נחלק אותם באמת לשתי הקבוצות האלה. על ה-SQL שלכם, על הדאטאבייס שכבר יש לכם, ונותנת את הפונקציונליות של Vector Search.

אם הצוות שלכם עדיין כותב prompts סטטיים ומקווה לטוב — אתם מפספסים את הקפיצה הגדולה ביותר שקרתה בתעשייה מאז הקונטיינרים. משתתפי הקורס יקבלו מענה לשאלות, תמיכה טכנית, ועזרה בפתרון בעיות בתרגולים ובפרויקטים וכמו כן, בסיום הקורס, המשתתפים שיעמדו בדרישות יקבלו תעודת סיום המעידה על השלמת ההכשרה. ובקצרה, אנחנו מעודדים אתכם לקחת את סילבוס הקורס שלנו ולהשוות אותו מול כל סילבוס של כל מכללה אחרת בארץ. פייתון היא השפה המרכזית בתחום זה, ומאפשרת שילוב קל, מהיר וגמיש בעבודה עם מודלים, סוכנים, וכלי בדיקות מבוססי בינה מלאכותית. הקורס כולל LangChain development agency עבודה עם מודלים גדולים (LLMs), בניית ממשקים, פיתוח סוכני AI, בניית מערכות RAG מתקדמות, תזמור אוטומטי של תהליכים באמצעות סוכנים, בדיקות והערכת איכות למערכות AI, והיכרות עם פרוטוקול MCP החדשני. דרש רקע קודם בשפת תכנות מבוססת עקרונות של תכנות מונחה עצמים (OOP).