19 minutterBygning af produktionsklare RAG-applikationer: Jerry Liu
Identificér de produktions-RAG-kontroller, der mangler i naive document-chat-demoer.
Anthropic. Anthropic-ingeniører gennemgår, hvad de faktisk ændrede, da deres multi-agent-systemer misbrugte værktøjer — sammenlægning af endpoints, returnering af navne i stedet for IDs, leaning på MCP'er og Agent Skills i stedet for at proppe flere værktøjer ind i systemprompten. Mapper punkt-for-punkt til artiklens tjekliste for værktøjsbeskrivelser og return-shape-design.
Eksemplerne er Anthropic-specifikke, men designlektien er stabil: reducér værktøjsambiguitet, returnér nyttige identifikatorer, og test værktøjsvalg på rigtige opgaver. Genkontrolér aktuelle Agent Skills- og MCP-vejledninger, før du kopierer noget produkt-specifikt mønster.
Forbedr værktøjsdesign, så agenter vælger den rigtige handling med de rigtige parametre.
Kend forskellen mellem et tool schema, tool description og agent instruction.
Senest gennemgået: 18. maj 2026
Fortsæt ad den samme læringsvej med de næste kuraterede videoer.
19 minutterIdentificér de produktions-RAG-kontroller, der mangler i naive document-chat-demoer.
39 minutterSammenlign agentisk retrieval og graph retrieval i en konkret implementering.
13 minutterVælg mellem prompt engineering, RAG, finjustering eller en kombination baseret på den faktiske fejltilstand.
Håndplukkede eksterne kurser, der går i dybden med dette emne.
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
GenAI-æraens svar på spørgsmålet om ledelsesstrategi. Tre korte kurser målrettet virksomhedsledere — uden krav om teknisk baggrund — om, hvor generativ AI skaber værdi, hvordan teknologien styres ansvarligt, og hvordan et uklart "vi bør bruge AI" omsættes til et konkret anvendelsesscenarie, der kan forsvares. Bedømt til 4,6 på tværs af cirka 700 anmeldelser. Tag det helst før din næste beslutning om AI-budgettet.