LangChain Temelleri: Özel LLM Uygulamaları Oluşturun

Büyük dil modelleri inanılmaz derecede güçlüdür, ancak gerçek potansiyelleri, onları harici verilere ve API'lere bağladığınızda ortaya çıkar. Bu metin tabanlı kurs, özel, bağlam farkındalığına sahip yapay zeka uygulamaları oluşturmak için önde gelen çerçeve olan LangChain'de size rehberlik eder. Pratik yazılı alıştırmaları okuyarak ve üzerinde çalışarak, meraklı bir geliştiriciden karmaşık LLM iş akışlarını düzenleyebilen bir uygulama oluşturucuya dönüşeceksiniz. Prompt'ları nasıl zincirleyeceğinizi, belleği nasıl yöneteceğinizi ve modelleri harici veri kaynaklarına nasıl bağlayacağınızı anlayacaksınız. Öğrenecekleriniz: - Temel LLM kavramlarını, prompt mühendisliği temellerini ve LangChain'in yapay zeka iş akışlarını nasıl yapılandırdığını anlayın. - Uygulama çıktılarını kontrol etmek için prompt'lar, modeller ve ayrıştırıcılar dahil olmak üzere LangChain bileşenlerini yapılandırın. - Modelleri harici metin verilerine bağlamak için Retrieval-Augmented Generation (RAG) modellerini uygulayın. - Semantik bilgiyi verimli bir şekilde depolamak ve almak için vektör veritabanlarını kullanın. - Çok turlu etkileşimler boyunca durumu ve belleği koruyan konuşma ajanları oluşturun. Kurs, zincirler, bellek yönetimi ve erişim sistemlerine adım adım geçmeden önce temel tanımlar ve mimari temellerle başlar. Modern yapay zeka düzenlemesi anlayışınızı oluşturmak için yapılandırılmış metin açıklamaları ve net kod örnekleri aracılığıyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, LangChain'e yeni başlayan yazılım geliştiriciler, veri meraklıları ve teknoloji profesyonelleri için tasarlanmıştır. Yapay zeka çerçeveleriyle ilgili önceden deneyim gerekmemektedir, ancak Python'un temel düzeyde anlaşılması faydalıdır. Kendi akıllı, veri odaklı uygulamalarınızı oluşturmaya başlamak için bugün okumaya başlayın.