Schița de curs

Introducere în LangChain

  • Prezentare generală a LangChain și scopul său
  • Configurarea mediului de dezvoltare

Înțelegerea Large Language Models (LLMs)

  • LLM-urile vs. modelele tradiționale
  • Capacități și limitări ale LLM-urilor

Componentele și arhitectura LangChain

  • Componentele de bază ale LangChain
  • Înțelegerea arhitecturii și a fluxului de lucru

Integrarea LangChain cu LLM-urile

  • Conectarea LangChain la LLM-uri precum GPT-4
  • Construirea de lanțuri pentru sarcini specifice

Crearea de aplicații modulare

  • Crearea de componente modulare cu LangChain
  • Reutilizarea componentelor în diferite aplicații

Exerciții practice cu LangChain

  • Sesiuni practice de codare
  • Dezvoltarea de exemple de aplicații folosind LangChain

Caracteristici avansate LangChain

  • Explorarea funcționalităților avansate
  • Personalizarea LangChain pentru cazuri de utilizare complexe

Cele mai bune practici și modele

  • Cele mai bune practici de codare cu LangChain
  • Modele de proiectare pentru aplicațiile alimentate de inteligența artificială

Rezolvarea problemelor

  • Identificarea problemelor comune în aplicațiile LangChain
  • Tehnici și soluții de depanare

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază de programare Python
  • Familiaritate cu conceptele de inteligență artificială și cu modelele lingvistice mari

Audiență

  • Dezvoltatorii
  • Inginerii de software
  • Entuziaști AI
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Cursuri înrudite

Categorii înrudite