Schița de curs

Introducere în LangChain

  • Prezentarea generală a lui LangChain și scopul său
  • Configurarea mediului de dezvoltare

Înțelegerea modelelor de limbaj large (LLMs)

  • LLMs vs modele tradiționale
  • Capacități și limitațiile LLMs

Componentele și arhitectura LangChain

  • Componentele principale ale lui LangChain
  • Înțelegerea arhitecturii și fluxului de lucru

Integrarea LangChain cu LLMs

  • Conectarea lui LangChain la modele LLM precum GPT-4
  • Crearea lanțurilor pentru sarcini specifice

Construirea aplicațiilor modulare

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

Exerciții practice cu LangChain

  • Sesiuni de codare practică
  • Dezvoltarea unor aplicații de exemplu folosind LangChain

Funcțiile avansate ale lui LangChain

  • Explorarea funcțiilor avansate
  • Personalizarea lui LangChain pentru cazuri de utilizare complexe

Cele mai bune practice și modele

  • Cele mai bune practice de codare cu LangChain
  • Modele de proiectare pentru aplicații bazate pe IA

Răspândirea problemelor și rezolvarea lor

  • Identificarea problemelor comune în aplicațiile LangChain
  • Tehnici de depistare a erorilor și soluții

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • Cunoștințe de bază în programarea Python
  • Cunoștințe cu conceptele AI și modelele de limbaj mari

Publicul vizat

  • Dezvoltatori
  • Ingineri software
  • Enthusiaști ai inteligenței artificiale
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite