Plan Szkolenia

Wprowadzenie do LangChain

  • Przegląd LangChain i jego cel
  • Konfiguracja środowiska deweloperskiego

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

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

Tworzenie modułowych aplikacji

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

Praktyczne ćwiczenia z LangChain

  • Praktyczne sesje kodowania
  • Rozwijanie przykładowych aplikacji przy użyciu LangChain

Zaawansowane funkcje LangChain

  • Poznawanie zaawansowanych funkcjonalności
  • Dostosowywanie LangChain dla złożonych przypadków użycia

Najlepsze praktyki i wzorce

  • Najlepsze praktyki kodowania z LangChain
  • Wzorce projektowe dla aplikacji wspieranych przez sztuczną inteligencję

Rozwiązywanie problemów

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

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość programowania w Pythonie
  • Znajomość koncepcji AI i dużych modeli językowych

Odbiorcy

  • Programiści
  • Inżynierowie oprogramowania
  • Entuzjaści sztucznej inteligencji
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie