Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Grundlage für die Entwicklung im LangChain-Ökosystem
Ergänze dein LLM-Toolkit mit dem Ökosystem von LangChain, das eine nahtlose Integration mit OpenAI und Hugging Face-Modellen ermöglicht. Entdecke ein Open-Source-Framework, das reale Anwendungen optimiert und es dir ermöglicht, ausgefeilte Information Retrieval Systeme zu erstellen, die genau auf deinen Anwendungsfall zugeschnitten sind.Chatbot-Erstellungsmethoden mit LangChain
Nutze LangChain-Tools zur Entwicklung von Chatbots und vergleiche die Unterschiede zwischen den Open-Source-Modellen von HuggingFace und den Closed-Source-Modellen von OpenAI. Nutze Prompt-Vorlagen für komplizierte Konversationen und lege damit den Grundstein für die fortgeschrittene Chatbot-Entwicklung.Datenverarbeitung und Retrieval Augmentation Generation (RAG) mit LangChain
Beherrsche die Tokenisierung und Vektordatenbanken für eine optimierte Datenabfrage und bereichere Chatbot-Interaktionen mit einer Fülle von externen Informationen. Nutze die RAG-Speicherfunktionen, um verschiedene Anwendungsfälle zu optimieren.Erweiterte Ketten-, Werkzeug- und Agentenintegration
Nutze die Leistungsfähigkeit von Ketten, Tools, Agenten, APIs und intelligenter Entscheidungsfindung, um vollständige End-to-End-Anwendungsfälle und fortschrittliche LLM-Output-Verarbeitung zu bewältigen.Fehlersuche und Leistungsmetriken
Schließlich musst du dich mit Debugging, Optimierung und Leistungsbewertung befassen und sicherstellen, dass deine Chatbots für die Fehlerbehandlung entwickelt werden. Füge zur Fehlerbehebung Transparenzschichten hinzu.Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in LangChain und Chatbot-Mechaniken
Willkommen beim LangChain-Framework zum Erstellen von Anwendungen mit LLMs! Du lernst die wichtigsten Komponenten von LangChain kennen, wie Modelle, Ketten, Agenten, Eingabeaufforderungen (Prompts) und Parser. Du wirst Chatbots mit Open-Source-Modellen von Hugging Face und proprietären Modellen von OpenAI erstellen, Prompt-Vorlagen erstellen und verschiedene Chatbot-Speicherstrategien integrieren, um den Kontext des Modells und die Ressourcen während der Unterhaltungen zu verwalten.
- Das LangChain-Ökosystem50 XP
- OpenAI-Modelle in LangChain!100 XP
- Hugging Face-Modelle in LangChain!100 XP
- Prompt-Vorlagen50 XP
- Prompt-Vorlagen und Verkettung100 XP
- Vorlagen für Chat-Prompts100 XP
- Few-Shot Prompting50 XP
- Einen Few-Shot-Beispieldatensatzes erstellen100 XP
- Erstellen der Few-Shot-Prompt-Vorlage100 XP
- Implementierung von Few-Shot-Prompting100 XP
2
Ketten und Agenten
Zeit, deine LangChain-Ketten auf ein neues Niveau zu bringen! Du lernst, wie du die LangChain Expression Language (LCEL) nutzen kannst, um Ketten flexibler zu definieren. Du erstellst sequenzielle Ketten, in denen Eingaben zwischen Komponenten weitergegeben werden, um komplexere Anwendungen zu erstellen. Durch die Integration von Agenten wirst du LLMs für die Entscheidungsfindung nutzen.
3
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Eine Einschränkung von LLMs ist, dass sie nur mit Informationen bis zu einem bestimmten Datum trainiert werden können und daher ihr Wissen begrenzt ist. In diesem Kapitel lernst du, wie du Anwendungen erstellst, die Retrieval Augmented Generation (RAG) nutzen, um externe Daten LLMs zugänglich zu machen. Der RAG-Workflow besteht aus verschiedenen Prozessen, wie zum Beispiel das Aufteilen von Daten, das Erstellen und Speichern der Vektoreinbettungen mit einer Vektordatenbank und das Abrufen der relevantesten Infos für die Anwendung. Du lernst den ganzen Ablauf zu meistern!
Entwickeln von LLM-Anwendungen mit LangChain
Kurs
abgeschlossen
