LangChain: Building AI-Powered Applications

• Podstawowa wiedza z programowania w języku Python
• Znajomość pojęć związanych z AI i dużymi modelami językowymi

Adresaci

• Developersi
• Inżynierowie oprogramowania
• Entuzjaści AI

LangChain to otwarte oprogramowanie ramki stworzone w celu ułatwienia tworzenia aplikacji z użyciem dużych modeli językowych (LLMs).

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów i inżynierów oprogramowania na poziomie średnim, którzy chcą budować aplikacje zasilane sztuczną inteligencją z użyciem ramki LangChain.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy LangChain i jego składniki.
• Integrować LangChain z dużymi modelami językowymi (LLMs), takimi jak GPT-4.
• Budować modularne aplikacje AI za pomocą LangChain.
• Rozwiązywać typowe problemy w aplikacjach LangChain.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby umówić się.

Wprowadzenie do LangChain

• Przegląd LangChain i jego celu
• Konfiguracja środowiska rozwoju

Zrozumienie dużych modeli językowych (LLMs)

• LLMs vs tradycyjne modele
• Możliwości i ograniczenia LLMs

Komponenty i architektura LangChain

• Główne komponenty LangChain
• Zrozumienie architektury i przepływu pracy

Integracja LangChain z LLMs

• Połączenie LangChain z LLMs takimi jak GPT-4
• Budowanie łańcuchów dla określonych zadań

Budowanie modułowych aplikacji

• Tworzenie modułowych komponentów z LangChain
• Wtórne wykorzystanie komponentów w różnych aplikacjach

Praktyczne ćwiczenia z LangChain

• Sesje kodowania z rączkami
• Rozwijanie przykładowych aplikacji z użyciem LangChain

Zaawansowane funkcje LangChain

• Badanie zaawansowanych funkcjonalności
• Dostosowywanie LangChain do skomplikowanych przypadków użycia

Najlepsze praktyki i wzorce

• Najlepsze praktyki programowania z LangChain
• Wzorce projektowe dla aplikacji napędzanych sztuczną inteligencją

Rozwiązywanie problemów

• Wykrywanie typowych problemów w aplikacjach LangChain
• Techniki i rozwiązania debugowania

Podsumowanie i kolejne kroki