Creare applicazioni con modelli linguistici usando LangChain

L'integrazione di grandi modelli linguistici nelle applicazioni software richiede più che semplici invii di prompt API. Gli sviluppatori necessitano di un framework strutturato per gestire il contesto, connettere fonti di dati esterne e orchestrare complessi flussi di lavoro AI. Questo corso solo testuale fornisce un percorso chiaro e passo-passo per comprendere LangChain, il framework leader per la creazione di applicazioni con modelli linguistici. Leggendo le nostre guide scritte complete e analizzando esempi di codice pratici, imparerai a progettare, costruire e distribuire sistemi AI consapevoli del contesto. Cosa imparerai: • Comprendere i concetti fondamentali di LangChain, inclusi chains, prompts e I/O del modello • Configurare document loaders e text splitters per preparare dati esterni per l'elaborazione AI • Implementare pattern di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per basare le risposte del modello su fatti specifici • Gestire la memoria dell'applicazione per mantenere conversazioni multi-turno coerenti • Integrare vector databases per archiviare e recuperare in modo efficiente gli embeddings semantici • Progettare agenti autonomi di base che possono scegliere azioni in base all'input dell'utente Il corso inizia con concetti e terminologia fondamentali prima di guidarti attraverso schemi di integrazione pratici. Progredirai da semplici prompt templates a multi-step chains e sistemi di recupero attraverso chiare spiegazioni scritte e walkthrough di codice strutturati. Questo corso è progettato per sviluppatori software e appassionati di tecnologia che sono nuovi a LangChain. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con i framework AI, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale dei modelli linguistici nei tuoi progetti software.