Kurzusleírás

Bevezetés a LangChain-be

  • A LangChain áttekintése és célja
  • Fejlesztői környezet beállítása

Nagy nyelvi modellek (LLM) megértése

  • LLM-ek vs hagyományos modellek
  • LLM-ek képességei és korlátai

LangChain összetevők és architektúra

  • A LangChain alapvető összetevői
  • Az architektúra és munkafolyamat megértése

LangChain integrálása LLM-ekkel

  • LangChain csatlakoztatása LLM-ekhez, mint például a GPT-4
  • Láncok építése specifikus feladatokhoz

Moduláris alkalmazások építése

  • Moduláris összetevők létrehozása a LangChain segítségével
  • Összetevők újrafelhasználása különböző alkalmazásokban

Gyakorlati feladatok a LangChain-nel

  • Gyakorlati kódolási órák
  • Mintaalkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével

Haladó LangChain funkciók

  • Haladó funkciók felfedezése
  • LangChain testreszabása összetett felhasználási esetekhez

Ajánlott eljárások és minták

  • Kódolási ajánlott eljárások a LangChain-nel
  • Tervezési minták mesterséges intelligencia alapú alkalmazásokhoz

Hibaelhárítás

  • Gyakori hibák azonosítása a LangChain alkalmazásokban
  • Hibakeresési technikák és megoldások

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető Python programozási ismeretek
  • Ismeretek a mesterséges intelligencia alapelveiről és nagy nyelvi modellekről

Közönség

  • Fejlesztők
  • Szoftvermérnökök
  • Mesterséges intelligencia rajongók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák