Kurzusleírás

A LangChain bemutatása

  • A LangChain áttekintése és célja
  • A fejlesztői környezet kialakítása

Megértés Large Language Models (LLMs)

  • LLM-ek kontra hagyományos modellek
  • Az LLM-ek lehetőségei és korlátai

LangChain komponensek és architektúra

  • A LangChain fő összetevői
  • Az architektúra és a munkafolyamat megértése

A LangChain integrálása az LLM-ekkel

  • A LangChain összekapcsolása olyan LLM-ekkel, mint a GPT-4
  • Láncok építése konkrét feladatokhoz

Moduláris alkalmazások építése

  • Moduláris komponensek létrehozása LangChain segítségével
  • Összetevők újrafelhasználása különböző alkalmazásokban

Gyakorlati gyakorlatok LangChain segítségével

  • Gyakorlati kódolási munkamenetek
  • Mintaalkalmazások fejlesztése LangChain segítségével

Fejlett LangChain funkciók

  • Speciális funkciók felfedezése
  • A LangChain testreszabása összetett használati esetekre

Bevált gyakorlatok és minták

  • A legjobb gyakorlatok kódolása a LangChain segítségével
  • Tervezési minták AI-alapú alkalmazásokhoz

Hibaelhárítás

  • A LangChain alkalmazások gyakori problémáinak azonosítása
  • Hibakeresési technikák és megoldások

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Python programozási alapismeretek
  • Ismerkedés a mesterséges intelligencia fogalmaival és a nagy nyelvi modellekkel

Közönség

  • Fejlesztők
  • Szoftvermérnökök
  • AI-rajongók
 14 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Rokon tanfolyam

Rokon kategóriák