Curso gratuito de LangChain para el desarrollo de aplicaciones LLM por Ernest Ng

¿Qué es LangChain para el desarrollo de aplicaciones LLM?

LangChain para el desarrollo de aplicaciones LLM esDeepLearning.AILanzado como curso en línea con la participación de los fundadores de LangChain, Harrison Chase y Andrew Ng. El curso enseña a utilizar el marco LangChain para ampliar los escenarios de aplicación y la funcionalidad de los modelos lingüísticos (LLM). Abarca la invocación de modelos, el análisis sintáctico de solicitudes y respuestas, la gestión de memoria LLM, la creación de cadenas de operaciones, las preguntas y respuestas de documentos y el desarrollo de agentes LLM. Con 8 lecciones de vídeo y 6 ejemplos de código, los principiantes pueden dominar cómo aplicar LLM a datos propios, crear asistentes personalizados y chatbots profesionales, y desarrollar rápidamente potentes aplicaciones de modelos lingüísticos en 1 hora y 38 minutos.

LangChain para el desarrollo de aplicaciones LLM Objetivos del curso

• El fundador de Framework enseña a aprender LangChainAprenda directamente del creador de LangChain, Harrison Chase, para conocer en profundidad la filosofía de diseño y las mejores prácticas del marco.
• Aplicación del LLM a los datos protegidosAprende a aplicar modelos lingüísticos a gran escala a tus propios datos para crear asistentes personalizados y chatbots profesionales que satisfagan necesidades empresariales específicas.
• Ampliar el uso de LLM con funciones avanzadasAmpliar las capacidades de LLM para interacciones y aplicaciones más complejas aprendiendo a utilizar Agentes, Llamadas Encadenadas y Memorias.
• Desarrollo rápido de aplicaciones potentesCon los conocimientos y la práctica proporcionados en el curso, los alumnos podrán desarrollar potentes aplicaciones LLM en poco tiempo y mejorar la eficacia del desarrollo.

Esquema del curso LangChain para el desarrollo de aplicaciones LLM

• introducciónPresentación de la estructura y los objetivos del curso para ayudar a los alumnos a comprender el marco LangChain y su función en el desarrollo de aplicaciones LLM.
• Modelos, sugerencias y analizadores sintácticosAprenda a llamar a LLM, a proporcionar prompts eficaces y a analizar las respuestas, así como a optimizar los prompts para obtener mejores resultados de LLM.
• memorizaciónAprende a utilizar la función de memoria para almacenar el historial de diálogos, gestionar el espacio de contexto limitado y mejorar el rendimiento de LLM en diálogos de varias rondas.
• longitud del cable (= 1Creación de secuencias (cadenas) de operaciones para combinar varias llamadas LLM con el fin de realizar tareas más complejas y optimizar el flujo de trabajo LLM.
• Indexación y recuperación: Aplicación de LLM a datos propios utilizando las capacidades de indexación y recuperación de LangChain para la funcionalidad de preguntas y respuestas de documentos.
• valoraciónAprendizaje: Aprenda a evaluar el rendimiento de las aplicaciones LLM, incluida la precisión y la eficacia, y a optimizar las aplicaciones mediante pruebas y comentarios.
• actuar en nombre de algn. en un puesto de responsabilidad: Comprender el poder de los LLM como agentes de razonamiento y explorar cómo se puede hacer que los LLM razonen y tomen decisiones en tareas complejas.
• observaciones finalesResumir los puntos clave del curso y proporcionar orientación para el aprendizaje posterior, haciendo hincapié en la importancia de la exploración y la práctica continuadas.
• pruebaCompruebe la comprensión del contenido del curso mediante cuestionarios para consolidar los conceptos clave.

Dirección del curso LangChain for LLM Application Development

• Dirección del curso::DeepLearning.AI

A quién va dirigido LangChain para el desarrollo de aplicaciones LLM

• estudiante principiante: Adecuado para que los principiantes se inicien rápidamente en el desarrollo de aplicaciones LangChain y LLM.
• Desarrolladores con conocimientos básicos de Python: Adecuado para alumnos que dominan la programación en Python, ayuda a los usuarios a iniciarse rápidamente en el desarrollo de aplicaciones LLM.
• Científico de datos e ingeniero de aprendizaje automáticoPara profesionales con formación en ciencia de datos o aprendizaje automático, que aplican técnicas de LLM a proyectos del mundo real.
• Gestor de productos y analista de negocio: Ideal para alumnos centrados en aplicaciones empresariales, ayuda a los usuarios a comprender la tecnología LLM e impulsa la innovación empresarial.
• AI y servicios de lenguaje naturalentusiasta de la ciencia: Adecuado para estudiantes interesados en IA y Procesamiento del Lenguaje Natural, estimulando el interés de los usuarios y la exploración de las tecnologías LLM.