Kostenloser Kurs LangChain für LLM-Anwendungsentwicklung von Ernest Ng

Was ist LangChain für die Entwicklung von LLM-Anwendungen?

LangChain für die Entwicklung von LLM-Anwendungen istDeepLearning.AIStart als Online-Kurs mit den LangChain-Gründern Harrison Chase und Andrew Ng. Der Kurs lehrt, wie man das LangChain-Framework verwendet, um die Anwendungsszenarien und die Funktionalität von Sprachmodellen (LLMs) zu erweitern. Er deckt Modellaufrufe, Prompt- und Response-Parsing, LLM-Speicherverwaltung, Erstellung von Operationsketten, Dokumenten-Q&A und LLM-Agentenentwicklung ab. Mit 8 Videolektionen und 6 Codebeispielen können Anfänger in 1 Stunde und 38 Minuten lernen, wie man LLM auf eigene Daten anwendet, personalisierte Assistenten und professionelle Chatbots erstellt und schnell leistungsstarke Sprachmodellanwendungen entwickelt.

LangChain für LLM-Anwendungsentwicklung Kursziele

• Gründer des Frameworks lehrt das Lernen der LangChainLernen Sie direkt vom Schöpfer von LangChain, Harrison Chase, und erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die Designphilosophie und die besten Praktiken des Frameworks.
• Anwendung des LLM auf geschützte DatenLernen Sie, wie Sie umfangreiche Sprachmodelle auf Ihre eigenen Daten anwenden können, um personalisierte Assistenten und professionelle Chatbots zu erstellen, die spezifische Geschäftsanforderungen erfüllen.
• Ausweitung der Nutzung des LLM mit erweiterten FunktionenErweitern Sie die Fähigkeiten des LLM für komplexere Interaktionen und Anwendungen, indem Sie lernen, wie man Agenten, verkettete Aufrufe und Speicher verwendet.
• Schnelle Entwicklung leistungsfähiger AnwendungenMit dem im Kurs vermittelten Wissen und der Praxis werden die Lernenden in der Lage sein, in kurzer Zeit leistungsstarke LLM-Anwendungen zu entwickeln und die Entwicklungseffizienz zu verbessern.

LangChain für LLM Anwendungsentwicklung Syllabus

• EinführungEinführung in die Kursstruktur und -ziele, um den Lernenden zu helfen, das LangChain-Framework und seine Rolle bei der Entwicklung von LLM-Anwendungen zu verstehen.
• Modelle, Hinweise und ParserLernen Sie, wie man LLM aufruft, effektive Prompts bereitstellt und die Antworten analysiert, und wie man die Prompts für eine bessere LLM-Ausgabe optimiert.
• AuswendiglernenLernen Sie, wie Sie die Speicherfunktion nutzen können, um die Dialoghistorie zu speichern, begrenzten Kontextspeicher zu verwalten und die LLM-Leistung in Dialogen mit mehreren Runden zu verbessern.
• Kabellänge (= 1Erstellen von Sequenzen (Ketten) von Operationen zur Kombination mehrerer LLM-Aufrufe, um komplexere Aufgaben zu erfüllen und den LLM-Arbeitsablauf zu optimieren.
• Indizierung und AbrufAnwendung von LLM auf proprietäre Daten unter Verwendung der Indexierungs- und Retrieval-Fähigkeiten von LangChain für Dokumenten-Q&A-Funktionen.
• BewertungLernen Sie, wie Sie die Leistung von LLM-Anwendungen, einschließlich Genauigkeit und Effizienz, bewerten und Anwendungen durch Tests und Feedback optimieren können.
• in einer verantwortungsvollen Position für jemanden handelnDie Leistungsfähigkeit von LLMs als denkende Agenten verstehen und erforschen, wie LLMs dazu gebracht werden können, bei komplexen Aufgaben zu denken und Entscheidungen zu treffen.
• SchlussbemerkungenZusammenfassung der wichtigsten Punkte des Kurses und Anleitung zum weiteren Lernen, wobei die Bedeutung von fortgesetzter Erkundung und Übung betont wird.
• TestTesten Sie das Verständnis der Kursinhalte mit Hilfe von Quizfragen, um die wichtigsten Konzepte zu festigen.

LangChain für LLM Anwendungsentwicklung Kursadresse

• Adresse des Kurses::DeepLearning.AI

Für wen ist LangChain for LLM Application Development geeignet?

• angehender StudentGeeignet für Lernende ohne Vorkenntnisse für einen schnellen Einstieg in die Entwicklung von LangChain und LLM-Anwendungen.
• Entwickler mit Grundkenntnissen in PythonGeeignet für Lernende, die die Python-Programmierung beherrschen, um schnell mit der Entwicklung von LLM-Anwendungen beginnen zu können.
• Datenwissenschaftler und Ingenieur für maschinelles LernenFür Fachleute mit einem Hintergrund in Datenwissenschaft oder maschinellem Lernen, die LLM-Techniken auf reale Projekte anwenden.
• Produktmanager und WirtschaftsanalytikerIdeal für Lernende, die sich auf Geschäftsanwendungen konzentrieren und den Benutzern helfen, die LLM-Technologie zu verstehen und geschäftliche Innovationen voranzutreiben.
• KI und natürlichsprachliche DiensteWissenschaftsenthusiastGeeignet für Lernende, die sich für KI und natürliche Sprachverarbeitung interessieren, um das Interesse und die Erkundung von LLM-Technologien zu fördern.