Description
LangChain pour le développement d'applications LLM est un cours proposé par DeepLearning.AI qui se concentre sur l'utilisation du cadre LangChain pour améliorer les capacités des modèles de langage dans le développement d'applications. Le cours est conçu pour les débutants et est enseigné par Harrison Chase, le créateur de LangChain, et Andrew Ng, un expert en IA de renom. Il couvre des sujets essentiels tels que les modèles, les invites, les analyseurs, les mémoires, les chaînes, la réponse aux questions et les agents.
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Tout au long du cours, les participants apprendront à appliquer des modèles de langage à des données propriétaires pour créer des assistants personnels et des chatbots spécialisés. Le cours comprend 8 leçons vidéo, 6 exemples de code et 1 devoir noté, offrant une expérience d'apprentissage complète. La durée du cours est d'environ 1 heure et 48 minutes.
Les participants acquerront des compétences dans la création de séquences d'opérations à l'aide de chaînes, le stockage de conversations avec des mémoires et l'exploration du développement de modèles de langage en tant qu'agents de raisonnement. Le cours est gratuit pendant une période limitée durant la phase bêta de la plateforme d'apprentissage DeepLearning.AI, le rendant accessible à un large public.
LangChain pour le développement d'applications LLM est idéal pour les personnes ayant des connaissances de base en Python qui souhaitent approfondir leur compréhension des modèles de langage et de leurs applications. À la fin du cours, les apprenants seront en mesure de créer des applications robustes en utilisant le cadre LangChain.
- CatégorieÉducation et recherche
- Modèle tarifaireGratuit pendant la bêta
Fonctionnalités principales de LangChain pour le développement d'applications LLM
Apprenez auprès du créateur de LangChain, Harrison Chase
Appliquez des LLM à des données propriétaires
Utilisez des agents et des appels chaînés
Stockez des conversations avec des mémoires
Créez des séquences d'opérations
Explorez les LLM en tant qu'agents de raisonnement
Cours accessible aux débutants
Comprend des leçons vidéo et des exemples de code
Devoir noté disponible
Accès gratuit pendant la bêta
Comment utiliser LangChain pour le développement d'applications LLM ?
Configurer : Mettre en place le cadre LangChain
Utiliser : Appliquer des LLM à des données propriétaires
Optimiser : Améliorer les applications avec des agents
Étendre : Explorer les capacités de raisonnement
Cas d'utilisation de LangChain pour le développement d'applications LLM
- Assistants personnels
- Chatbots spécialisés
- Agents de raisonnement
- Analyse de données
- Gestion de la mémoire
