Бесплатный курс по разработке приложений LangChain для LLM от Эрнеста Нг

Что такое LangChain для разработки LLM-приложений?

LangChain для разработки приложений LLM - этоDeepLearning.AIЗапущен онлайн-курс с участием основателей LangChain Харрисона Чейза и Эндрю Нг. Курс учит использовать фреймворк LangChain для расширения сценариев применения и функциональности языковых моделей (LLM). В курсе рассматриваются вопросы вызова модели, разбора запросов и ответов, управления памятью LLM, создания цепочек операций, вопросов и ответов на документы и разработки агентов LLM. Благодаря 8 видеоурокам и 6 примерам кода новички смогут за 1 час 38 минут научиться применять LLM к собственным данным, создавать персонализированные помощники и профессиональные чат-боты, а также быстро разрабатывать мощные приложения на основе языковых моделей.

Задачи курса LangChain для разработки приложений для LLM

• Основатель фреймворка учит изучать LangChain: Узнайте непосредственно от создателя LangChain, Харрисона Чейза, о философии проектирования и лучших практиках фреймворка.
• Применение LLM к собственным данным: Узнайте, как применять крупномасштабные языковые модели к собственным данным, чтобы создавать персонализированные помощники и профессиональные чат-боты, отвечающие конкретным потребностям бизнеса.
• Расширение возможностей использования LLM с помощью дополнительных функций: Расширьте возможности LLM для более сложных взаимодействий и приложений, научившись использовать агенты, цепочки вызовов и воспоминания.
• Быстрая разработка мощных приложений: Благодаря знаниям и практическим навыкам, полученным в ходе курса, учащиеся смогут разрабатывать мощные LLM-приложения за короткое время и повысить эффективность разработки.

Конспект курса LangChain для разработки приложений для LLM

• введение: Представьте структуру и цели курса, чтобы помочь учащимся понять фреймворк LangChain и его роль в разработке приложений LLM.
• Модели, подсказки и парсеры: Узнайте, как вызывать LLM, создавать эффективные подсказки и разбирать ответы, а также оптимизировать подсказки для лучшего вывода LLM.
• запоминание: Узнайте, как использовать функцию памяти для хранения истории диалога, управления ограниченным контекстным пространством и повышения производительности LLM в многораундовых диалогах.
• длина кабеля (= 1: Создание последовательностей (цепочек) операций для объединения нескольких вызовов LLM для выполнения более сложных задач и оптимизации рабочего процесса LLM.
• Индексирование и поиск: Применение LLM к собственным данным с использованием возможностей индексирования и поиска LangChain для функциональности вопросов и ответов по документам.
• оценка: Узнайте, как оценить производительность приложений LLM, включая точность и эффективность, и оптимизировать приложения с помощью тестирования и обратной связи.
• действовать от имени кого-л., занимая ответственную должность: Понимание возможностей LLM как агентов рассуждений и изучение того, как можно заставить LLM рассуждать и принимать решения в сложных задачах.
• заключительные замечания: Резюмируйте ключевые моменты курса и дайте рекомендации по дальнейшему обучению, подчеркивая важность постоянного изучения и практики.
• тест: Проверьте понимание содержания курса с помощью тестов для закрепления ключевых понятий.

Адрес курса LangChain для LLM Разработка приложений

• Адрес курса::DeepLearning.AI

Для кого предназначена программа LangChain for LLM Application Development

• начинающий студент: Подходит для новичков, чтобы быстро освоить LangChain и разработку приложений LLM.
• Разработчики с базовыми знаниями Python: Подходит для тех, кто уже освоил программирование на Python, помогая пользователям быстро приступить к разработке LLM-приложений.
• Специалист по изучению данных и инженер машинного обучения: Для профессионалов с опытом работы в области науки о данных или машинного обучения, применяющих методы LLM в реальных проектах.
• Менеджер по продуктам и бизнес-аналитик: Подходит для тех, кто изучает бизнес-приложения, помогая пользователям понять технологию LLM и внедрить инновации в бизнес.
• Услуги в области искусственного интеллекта и естественного языкалюбитель науки: Подходит для учащихся, интересующихся искусственным интеллектом и обработкой естественного языка, стимулирует интерес пользователей к технологиям LLM.