LangChain Foundations: Construindo aplicativos e chatbots LLM

Integrar modelos de linguagem grandes em aplicativos do mundo real requer mais do que apenas enviar solicitações a uma API.Para criar sistemas verdadeiramente inteligentes, você precisa conectar esses modelos a dados externos, gerenciar o histórico de conversas e permitir que eles tomem ações. Este curso escrito fornece uma base passo a passo em LangChain, a estrutura líder para a construção de aplicativos com tecnologia LLM.Você aprenderá a fazer a transição de chamadas básicas de API para a construção de sistemas sofisticados de recuperação, chatbots conversacionais e agentes de tomada de decisão. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central do LangChain, incluindo modelos, prompts e analisadores. - Construa pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) para responder a respostas de modelos em dados personalizados. - Gerencie o estado e a memória da conversa usando os modernos componentes LangChain. - Construa cadeias flexíveis usando a Linguagem de Expressão LangChain (LCEL) para um código limpo e mantível. - Configurar agentes e ferramentas autônomos que permitem que os LLMs interajam com APIs externas. - Depurar e monitorar seus aplicativos para garantir um desempenho confiável e tratamento de erros. Você começará explorando os conceitos fundamentais de modelos de linguagem e modelos de prompt antes de passar para implementações práticas de bancos de dados vetoriais e pesquisa semântica.O curso orienta você através de explicações de texto estruturado e passo a passo de código, progredindo de cadeias simples para fluxos de trabalho complexos e multiagentes. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e profissionais experientes em tecnologia que desejam criar aplicativos LLM.Não é necessária experiência prévia com o desenvolvimento de LangChain ou IA, embora seja recomendado um entendimento básico do Python. Comece a ler hoje para começar a criar seus próprios aplicativos inteligentes e sensíveis ao contexto.