Entwicklung von LLM Anwendungen mit LangChain

Willkommen beim LangChain-Framework für die Entwicklung von Anwendungen auf LLMs! Du wirst die wichtigsten Komponenten von LangChain kennenlernen, darunter Modelle, Ketten, Agenten, Prompts und Parser. Du erstellst Chatbots mit den Open-Source-Modellen von Hugging Face und den proprietären Modellen von OpenAI, erstellst Prompt-Vorlagen und integrierst verschiedene Chatbot-Speicherstrategien, um Kontext und Ressourcen während der Konversation zu verwalten.

Zeit, deine LangChain-Ketten aufzustocken! Du lernst, die LangChain Expression Language (LCEL) zu verwenden, um Ketten mit größerer Flexibilität zu definieren. Du erstellst sequentielle Ketten, bei denen Eingaben zwischen Komponenten weitergegeben werden, um fortgeschrittenere Anwendungen zu erstellen. Du wirst auch anfangen, Agenten zu integrieren, die LLMs für die Entscheidungsfindung nutzen.

Eine Einschränkung der LLMs ist, dass sie eine Wissensgrenze haben, weil sie bis zu einem bestimmten Punkt auf Daten trainiert werden. In diesem Kapitel lernst du, wie du Anwendungen erstellst, die Retrieval Augmented Generation (RAG) nutzen, um externe Daten in LLMs zu integrieren. Der Arbeitsablauf von RAG umfasst einige verschiedene Prozesse, darunter die Aufteilung der Daten, die Erstellung und Speicherung der Einbettungen in einer Vektordatenbank und das Abrufen der wichtigsten Informationen für die Anwendung. Du wirst lernen, den gesamten Arbeitsablauf zu meistern!