Plan du cours

Introduction à LangChain

  • Aperçu de LangChain et son objectif
  • Configuration de l'environnement de développement

Comprendre les Modèles Linguistiques de Grande Taille (LLMs)

  • LLMs vs modèles traditionnels
  • Capacités et limites des LLMs

Composants et Architecture de LangChain

  • Composants principaux de LangChain
  • Comprendre l'architecture et le workflow

Intégration de LangChain avec les LLMs

  • Connecter LangChain à des LLMs comme GPT-4
  • Créer des chaînes pour des tâches spécifiques

Construction d'Applications Modulaires

  • Création de composants modulaires avec LangChain
  • Réutiliser les composants dans différentes applications

Exercices Pratiques avec LangChain

  • Sessions de codage pratiques
  • Développement d'applications échantillons en utilisant LangChain

Fonctionnalités Avancées de LangChain

  • Exploration des fonctionnalités avancées
  • Personnalisation de LangChain pour les cas d'utilisation complexes

Meilleures Pratiques et Modèles

  • Meilleures pratiques de codage avec LangChain
  • Modèles de conception pour les applications alimentées par l'IA

Dépannage

  • Identifier les problèmes courants dans les applications LangChain
  • Techniques et solutions de débogage

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Connaissance de base du langage Python
  • Familiarité avec les concepts d'intelligence artificielle et les grands modèles linguistiques

Public cible

  • Développeurs
  • Ingénieurs logiciel
  • Enthusiastes de l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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