LangChain Essentials: Создание пользовательских приложений LLM

Большие языковые модели обладают невероятными возможностями, но их истинный потенциал раскрывается, когда вы подключаете их к внешним данным и API. Этот текстовый курс поможет вам освоить LangChain, лучшую платформу для создания пользовательских, контекстно-зависимых приложений с искусственным интеллектом.\n\nЧтение и работа с практическими письменными упражнениями преобразуют вас из любопытного разработчика в создателя приложений, способного организовывать сложные рабочие процессы LLM. Вы узнаете, как цеплять подсказки, управлять памятью и подключать модели к внешним источникам данных.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных концепций LLM, основ инженерии подсказок и того, как LangChain структурирует рабочие процессы ИИ.\n- Настройка компонентов LangChair, включая подсказы, модели и синтаксические анализаторы для управления выходными данными приложения.\n Реализация шаблонов дополненного генерирования (RAG) для подключения моделей к внешним текстовым данным.\n- Использование векторных баз данных для эффективного хранения и поиска семантической информации.\n - Создание агентов для общения, которые поддерживают состояние и память в многооборотных взаимодействиях.\n\nКурс начинается с основных определений и основ архитектуры перед тем, как шаг за шагом переходить к цепочкам, управлению памятью и системам поиска. Вы пройдете через структурированные текстовые объяснения и четкие примеры кода, чтобы понять современную оркестрацию ИИ.\n\nЭтот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и технических специалистов, которые только начинают работать с LangChain. Не требуется предыдущий опыт работы с ИИ-платформами, хотя полезно иметь базовые знания Python.\n\nНачните читать сегодня, чтобы начать создавать свои собственные интеллектуальные приложения, основанные на данных.