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⏱ 3 h📚 30 lezioni🎧 Versione audio
Creare Chatbot AI con LangChain e RAG
Impara a progettare, costruire e distribuire agenti conversazionali intelligenti utilizzando LangChain, l'ingegneria dei prompt moderna e l'integrazione di database vettoriali.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Le applicazioni moderne si basano su interfacce conversazionali intelligenti per coinvolgere gli utenti e recuperare informazioni. LangChain è emerso come il framework principale per connettere modelli linguistici di grandi dimensioni con fonti di dati esterne per costruire chatbot altamente funzionali e consapevoli del contesto. Questo corso ti guida dalle basi assolute alla creazione di agenti conversazionali sofisticati.
In questo corso basato su testo, passerai dalla comprensione delle interazioni di base dei modelli linguistici allo sviluppo di sistemi conversazionali. Imparerai a gestire lo stato del dialogo, a connettere database esterni e a implementare moderni modelli di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per basare le risposte del tuo chatbot su dati del mondo reale.
Cosa imparerai:
- Comprendere l'architettura principale di LangChain e la terminologia essenziale dei chatbot
- Progettare prompt efficaci e gestire la cronologia delle conversazioni per un dialogo coerente
- Implementare la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per basare le risposte del chatbot su dati personalizzati
- Configurare database vettoriali per archiviare e recuperare informazioni semantiche in modo efficiente
- Costruire catene strutturate e flussi di lavoro conversazionali utilizzando LangChain Expression Language (LCEL)
- Esercitarsi nel debug e nell'ottimizzazione delle prestazioni dei chatbot attraverso walkthrough di codice scritti
Il corso inizia con i concetti fondamentali dei modelli linguistici e delle integrazioni API, quindi ti guida passo dopo passo attraverso la costruzione di flussi conversazionali strutturati, la gestione dello stato e l'integrazione di basi di conoscenza esterne. Lavorerai attraverso spiegazioni chiare e scritte e frammenti di codice pratici progettati per sviluppare le tue competenze progressivamente.
Questo corso è progettato per sviluppatori software, redattori tecnici e appassionati di tecnologia che sono nuovi a LangChain e all'IA conversazionale. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'intelligenza artificiale o il machine learning, sebbene una familiarità di base con Python sia utile.
Inizia a leggere oggi per costruire il tuo primo agente conversazionale intelligente da zero.
Contenuti del corso
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
🎧Versione audio inclusa Impara ovunque, senza schermo
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 3 h di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Creare Chatbot AI con LangChain e RAG
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Creare Chatbot AI con LangChain e RAG
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato