LangChain ile Yapay Zeka Uygulama Geliştirme

Yapay zeka geliştikçe, büyük dil modellerini kendi verilerinize ve dış araçlara bağlama yeteneği, modern geliştiriciler için kritik bir beceri haline geldi.Bu kurs, statik AI modelleri ile dinamik, gerçek dünya uygulamaları arasındaki boşluğu nasıl kapatacağınızı anlamaya açık bir yol sağlar. Temel kavramlardan geçmiş etkileşimleri hatırlayabilen, web'de gezinebilen ve özel belgeleri analiz edebilen karmaşık sistemler inşa etmeye kadar ilerleyeceksiniz. Bu kursun sonunda, belirli, karmaşık sorunları çözen bağlam-duyarlı yapay zeka ajanları tasarlayacak ve uygulayacaksınız. * Temel AI kavramları ve LangChain çerçevesinin mimarisini anlamak. * Modellerin dış verilerle etkileşime girmesine izin vermek için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) uygulayın. * Esnek ve verimli yapay zeka çalışma akışları oluşturmak için LangChain Expression Language (LCEL) uygulayın. * Yüksek hassasiyetle bilgi depolamak ve geri almak için vektör veritabanlarını yapılandır. * Model davranışını etkili bir şekilde yönlendirmek için hızlı mühendislik paternlerini uygulayın. * AI uygulamalarınızın işlevsel yelpazesini genişletmek için üçüncü taraf araçları ve API'leri entegre edin. Ders, bellek, veri geri alma ve ajan tabanlı mantık için pratik uygulama stratejilerine geçmeden önce LangChain'in temel terminolojisi ve temel yapı taşları ile başlar. Çağdaş geliştirme paternlerini güçlendirmek için tasarlanmış yazılı açıklamalar ve kod tabanlıdır egzersizler yoluyla öğreneceksiniz. Bu kurs, Python'un temel anlayışına sahip ama LangChain ve büyük dil model orkestrasyonuna yeni olan yeni başlayanlar ve umut veren AI geliştiriciler için tasarlanmıştır. Yapay zeka geliştirme yolculuğunuza başlayın ve bugün kendi özel uygulamalarınızı oluşturmaya başlayın.