Описание
LangChain для разработки приложений на основе LLM — это курс, предлагаемый DeepLearning.AI, который сосредоточен на использовании фреймворка LangChain для улучшения возможностей языковых моделей в разработке приложений. Курс предназначен для начинающих и ведется Харрисоном Чейзом, создателем LangChain, и Эндрю Нг, известным экспертом в области ИИ. Он охватывает основные темы, такие как модели, подсказки, парсеры, память, цепочки, ответы на вопросы и агенты.
Читать далее
В течение курса участники научатся применять языковые модели к собственным данным для создания персональных помощников и специализированных чат-ботов. Курс включает 8 видеоуроков, 6 примеров кода и 1 оценочное задание, предоставляя всесторонний опыт обучения. Продолжительность курса составляет примерно 1 час и 48 минут.
Участники приобретут навыки создания последовательностей операций с использованием цепочек, хранения разговоров с помощью памяти и изучения разработки языковых моделей в качестве рассуждающих агентов. Курс бесплатен в течение ограниченного времени во время бета-тестирования платформы DeepLearning.AI, что делает его доступным для широкой аудитории.
LangChain для разработки приложений на основе LLM идеально подходит для людей с базовыми знаниями Python, которые заинтересованы в расширении своего понимания языковых моделей и их приложений. К концу курса учащиеся будут готовы создавать надежные приложения с использованием фреймворка LangChain.
- КатегорияОбразование и исследования
- Модель ценообразованияБесплатно во время бета-тестирования
Основные функции LangChain для разработки приложений на основе LLM
Учитесь у создателя LangChain Харрисона Чейза
Применяйте LLM к собственным данным
Используйте агентов и цепочечные вызовы
Храните разговоры с помощью памяти
Создавайте последовательности операций
Изучайте LLM как рассуждающих агентов
Курс для начинающих
Включает видеоуроки и примеры кода
Доступно оценочное задание
Бесплатный доступ во время бета-тестирования
Как использовать LangChain для разработки приложений на основе LLM?
Настройка: Установите фреймворк LangChain
Использование: Применяйте LLM к собственным данным
Оптимизация: Улучшайте приложения с помощью агентов
Расширение: Изучайте возможности рассуждения
Варианты использования LangChain для разработки приложений на основе LLM
- Персональные помощники
- Специализированные чат-боты
- Рассуждающие агенты
- Парсинг данных
- Управление памятью
