Kurzusleírás

LangChain bevezetése

  • LangChain áttekintése és célja
  • A fejlesztői környezet beállítása

Nagy Nyelvi Modellek (LLMs) megértése

  • LLMs vs hagyományos modellek
  • Nagy Nyelvi Modellek képességei és korlátai

LangChain összetevői és architektúrája

  • LangChain fő összetevői
  • Az architektúra és munkafolyamat megértése

LangChain integrálása Nagy Nyelvi Modellekkel

  • LangChain csatlakoztatása Nagy Nyelvi Modellekhez, mint GPT-4
  • Speciális feladatokhoz láncok építése

Moduláris alkalmazások építése

  • Moduláris komponensek létrehozása LangChain-nel
  • Komponensek újrahasználata különböző alkalmazásokban

Gyakorlati feladatok LangChain-nel

  • Práctikus kódolási munka
  • LangChain-nel készülő példaalkalmazások fejlesztése

Fejlett LangChain funkciók

  • Fejlett funkciók felfedezése
  • LangChain szokásos használatra alkalmazása

Legjobb gyakorlatok és minták

  • Kódolási legjobb gyakorlatok LangChain-nel
  • AI-alapú alkalmazásokhoz tervezési minták

Hibaelhárítás

  • LangChain alkalmazásokban előforduló gyakori problémák
  • Hibaelhárítási technikák és megoldások

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Python programozás alapismeretei
  • Ismeret az AI koncepciókról és a nagy nyelvi modellekről

Audience

  • Fejlesztők
  • Szoftvermérnökök
  • AI-rajongók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák