어니스트 응의 LLM 애플리케이션 개발용 LangChain 무료 강좌

LLM 애플리케이션 개발을 위한 랭체인이란 무엇인가요?

LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain은DeepLearning.AILangChain 창립자 해리슨 체이스와 앤드류 응이 참여하는 온라인 강좌로 시작되었습니다. 이 강좌는 언어 모델(LLM)의 애플리케이션 시나리오와 기능을 확장하기 위해 LangChain 프레임워크를 사용하는 방법을 알려드립니다. 모델 호출, 프롬프트 및 응답 구문 분석, LLM 메모리 관리, 작업 체인 생성, 문서 Q&A 및 LLM 에이전트 개발을 다룹니다. 8개의 동영상 강의와 6개의 코드 샘플을 통해 초보자도 1시간 38분 만에 독점 데이터에 LLM을 적용하고, 개인화된 어시스턴트와 전문 챗봇을 구축하며, 강력한 언어 모델 애플리케이션을 빠르게 개발하는 방법을 익힐 수 있습니다.

LLM 애플리케이션 개발용 LangChain 과정 목표

• 프레임워크 창립자, 랭체인 학습을 가르치다프레임워크의 설계 철학과 모범 사례에 대해 자세히 알아보려면 LangChain의 창시자인 해리슨 체이스에게 직접 들어보세요.
• 독점 데이터에 LLM 적용하기대규모 언어 모델을 자체 데이터에 적용하여 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 개인화된 어시스턴트 및 전문 챗봇을 구축하는 방법을 알아보세요.
• 고급 기능으로 LLM 사용 확장하기에이전트, 연쇄 통화 및 메모리를 사용하는 방법을 학습하여 더 복잡한 상호작용과 애플리케이션을 위해 LLM의 기능을 확장하세요.
• 강력한 애플리케이션의 신속한 개발학습자는 이 과정에서 제공되는 지식과 실습을 통해 단기간에 강력한 LLM 애플리케이션을 개발하고 개발 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

LLM용 LangChain 애플리케이션 개발 과정 개요

• 소개학습자의 이해를 돕기 위한 과정 구조와 목표를 소개하여 LangChain 프레임워크와 LLM 애플리케이션 개발에서의 역할을 설명합니다.
• 모델, 힌트 및 파서LLM을 호출하고, 효과적인 프롬프트를 제공하고, 응답을 구문 분석하는 방법을 알아보고, 더 나은 LLM 출력을 위해 프롬프트를 최적화하는 방법을 알아보세요.
• 암기메모리 기능을 사용하여 대화 기록을 저장하고, 제한된 컨텍스트 공간을 관리하고, 다라운드 대화에서 LLM 성능을 개선하는 방법을 알아보세요.
• 케이블 길이(= 1작업 시퀀스(체인)를 생성하여 여러 LLM 호출을 결합하여 더 복잡한 작업을 수행하고 LLM 워크플로우를 최적화합니다.
• 색인 및 검색문서 Q&A 기능을 위해 LangChain의 인덱싱 및 검색 기능을 사용하여 독점 데이터에 LLM을 적용합니다.
• 가치 평가정확성과 효율성을 포함한 LLM 애플리케이션의 성능을 평가하고 테스트와 피드백을 통해 애플리케이션을 최적화하는 방법을 알아보세요.
• 책임 있는 위치에서 SB를 대신하여 행동합니다.추론 에이전트로서의 LLM의 힘을 이해하고 복잡한 작업에서 추론하고 의사 결정을 내리는 데 LLM을 어떻게 활용할 수 있는지 알아보세요.
• 결론과정의 요점을 요약하고 후속 학습을 위한 지침을 제공하며, 지속적인 탐구와 연습의 중요성을 강조합니다.
• 테스트퀴즈를 통해 코스 콘텐츠에 대한 이해도를 테스트하여 핵심 개념을 정리합니다.

LLM 애플리케이션 개발용 LangChain 코스 주소

• 코스 주소::DeepLearning.AI

LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain의 대상자

• 초보 학생제로 기반 학습자가 LangChain 및 LLM 애플리케이션 개발을 빠르게 시작하기에 적합합니다.
• 기본적인 Python 지식이 있는 개발자파이썬 프로그래밍을 마스터한 학습자에게 적합하며, 사용자가 LLM 애플리케이션 개발을 빠르게 시작할 수 있도록 도와줍니다.
• 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어데이터 과학 또는 머신 러닝에 대한 배경 지식이 있는 전문가를 위해 실제 프로젝트에 LLM 기법을 적용합니다.
• 제품 관리자 및 비즈니스 분석가비즈니스 애플리케이션에 중점을 둔 학습자에게 적합하며, 사용자가 LLM 기술을 이해하고 비즈니스 혁신을 추진하는 데 도움이 됩니다.
• AI 및 자연어 서비스과학 애호가AI 및 자연어 처리에 관심이 있는 학습자에게 적합하며, LLM 기술에 대한 사용자의 흥미와 탐색을 자극합니다.