LangChain Temelleri: Üretken Yapay Zeka İş Akışları ve Aracılar Oluşturun

Büyük dil modelleri inanılmaz derecede güçlüdür, ancak gerçekten akıllı uygulamalar oluşturmak için onları harici verilere bağlamanız, konuşma bağlamını korumanız ve gerçek dünya eylemleri gerçekleştirmelerine izin vermeniz gerekir. Bu kurs, üretken yapay zeka iş akışlarını düzenlemek için önde gelen çerçeve olan LangChain'de ustalaşmak için açık, adım adım bir yol sunar. Basit istemler yazmaktan, gelişmiş, çok adımlı zincir mimarileri ve otonom aracılar tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Neler öğreneceksiniz: - LangChain'in temel mimarisini ve modern LLM'lerle nasıl etkileşim kurduğunu anlayın - Model çıktılarını sistematik olarak yönlendirmek ve tutarlılığı korumak için istem şablonlarını yapılandırın - Uygulamalarınızın çok turlu konuşmalarda bağlamı korumasına yardımcı olmak için bellek sistemleri uygulayın - Karmaşık, çok adımlı akıl yürütme iş akışlarını yürütmek için sıralı ve iç içe zincirler oluşturun - Gerçek sorunları çözen otonom aracılar oluşturmak için modelleri harici araçlara ve API'lere bağlayın - Model yanıtlarını özel veri kaynaklarına dayandırmak için retrieval-augmented generation (RAG) kavramlarını uygulayın Bu kurs, temel kavramlarla başlar, ortam kurulumu ve temel bileşenler konusunda size rehberlik etmeden önce anahtar AI düzenleme terminolojisini oluşturur. Modelleri, belleği ve araçları nasıl bağlayacağınızı gösteren pratik uygulama stratejilerini okuyacak ve temiz, modern kod parçacıklarını inceleyeceksiniz. Tamamen yeni başlayanlar için tasarlanmış bu yalnızca metin tabanlı kurs, AI çerçeveleriyle önceden deneyim gerektirmez, ancak Python'a temel bir aşinalık faydalı olacaktır. Üretken yapay zeka geliştirmenin tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.