LangChain Foundations: Budowanie aplikacji LLM i chatbotów

Integracja dużych modeli językowych z rzeczywistymi aplikacjami wymaga czegoś więcej niż tylko wysyłania monitów do interfejsu API.Aby zbudować prawdziwie inteligentne systemy, musisz połączyć te modele z danymi zewnętrznymi, zarządzać historią konwersacji i umożliwić im podejmowanie działań. Ten pisemny kurs zapewnia krok po kroku podstawy w LangChain, wiodącej strukturze do budowania aplikacji obsługiwanych przez LLM.Dowiesz się, jak przejść od podstawowych wywołań API do konstruowania wyrafinowanych systemów wyszukiwania, konwersacyjnych chatbotów i agentów decyzyjnych. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawową architekturą LangChain, w tym modelami, monitami i parserami. - Buduj potoki Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby uziemić odpowiedzi modelu w niestandardowych danych. - Zarządzaj stanem konwersacji i pamięcią za pomocą nowoczesnych komponentów LangChain. - Stwórz elastyczne łańcuchy za pomocą języka LangChain Expression Language (LCEL) dla czystego, łatwego w utrzymaniu kodu. - Skonfiguruj autonomicznych agentów i narzędzia, które umożliwiają LLM interakcję z zewnętrznymi interfejsami API. - Debuguj i monitoruj aplikacje, aby zapewnić niezawodną wydajność i obsługę błędów. Zaczniesz od zbadania podstawowych koncepcji modeli językowych i szybkich szablonów, zanim przejdziesz do praktycznych implementacji wektorowych baz danych i wyszukiwania semantycznego.Kurs prowadzi Cię przez uporządkowane wyjaśnienia tekstowe i przewodniki po kodzie, postępując od prostych łańcuchów do złożonych, wieloagentowych przepływów pracy. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, entuzjastów danych i profesjonalistów z zakresu technologii, którzy chcą budować aplikacje LLM.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z LangChain lub rozwojem AI, chociaż zalecana jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby rozpocząć tworzenie własnych inteligentnych aplikacji kontekstowych.