Beschreibung
LangChain für die Entwicklung von LLM-Anwendungen ist ein Kurs, der von DeepLearning.AI angeboten wird und sich darauf konzentriert, das LangChain-Framework zu nutzen, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen in der Anwendungsentwicklung zu verbessern. Der Kurs ist für Anfänger konzipiert und wird von Harrison Chase, dem Schöpfer von LangChain, und Andrew Ng, einem renommierten KI-Experten, gelehrt. Er behandelt wesentliche Themen wie Modelle, Eingabeaufforderungen, Parser, Erinnerungen, Ketten, Fragenbeantwortung und Agenten.
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Im Verlauf des Kurses lernen die Teilnehmer, wie sie Sprachmodelle auf proprietäre Daten anwenden können, um persönliche Assistenten und spezialisierte Chatbots zu erstellen. Der Kurs umfasst 8 Video-Lektionen, 6 Code-Beispiele und 1 benotete Aufgabe, die ein umfassendes Lernerlebnis bieten. Die Kursdauer beträgt etwa 1 Stunde und 48 Minuten.
Die Teilnehmer erwerben Fähigkeiten zur Erstellung von Abläufen mit Ketten, zur Speicherung von Gesprächen mit Erinnerungen und zur Erforschung der Entwicklung von Sprachmodellen als denkende Agenten. Der Kurs ist für eine begrenzte Zeit während der Beta-Phase der DeepLearning.AI-Lernplattform kostenlos, was ihn einem breiten Publikum zugänglich macht.
LangChain für die Entwicklung von LLM-Anwendungen ist ideal für Personen mit grundlegenden Python-Kenntnissen, die ihr Verständnis von Sprachmodellen und deren Anwendungen erweitern möchten. Am Ende des Kurses sind die Lernenden in der Lage, robuste Anwendungen mit dem LangChain-Framework zu erstellen.
- KategorieBildung & Forschung
- PreismodellKostenlos während der Beta
LangChain für die Entwicklung von LLM-Anwendungen's Kernfunktionen
Lernen Sie von LangChain-Schöpfer Harrison Chase
Wenden Sie LLMs auf proprietäre Daten an
Verwenden Sie Agenten und verkettete Aufrufe
Speichern Sie Gespräche mit Erinnerungen
Erstellen Sie Abläufe von Operationen
Erforschen Sie LLM als denkende Agenten
Anfängerfreundlicher Kurs
Beinhaltet Video-Lektionen und Code-Beispiele
Benotete Aufgabe verfügbar
Kostenloser Zugang während der Beta
Wie verwendet man LangChain für die Entwicklung von LLM-Anwendungen?
Konfigurieren: Richten Sie das LangChain-Framework ein
Verwenden: Wenden Sie LLMs auf proprietäre Daten an
Optimieren: Verbessern Sie Anwendungen mit Agenten
Erweitern: Erforschen Sie die Denkfähigkeiten
LangChain für die Entwicklung von LLM-Anwendungen's Anwendungsfälle
- Persönliche Assistenten
- Spezialisierte Chatbots
- Denkende Agenten
- Datenanalyse
- Speicherverwaltung
