LLM Application Fundamentals with LangChain

Sie werden eine vollständige, funktionierende Gen-AI-Anwendung von Grund auf entwickeln – vom Verständnis der Architektur und der Einrichtung von LangChain über die Erstellung von Prompt-Templates und Modell-Interfaces bis hin zum Aufbau einer Gradio-UI. So erhalten Sie ein praktisches Verständnis dafür, was AI Engineering ausmacht.

Sie lernen, praxisnahe LLM-Anwendungen von Grund auf zu entwickeln — von der Einrichtung der Authentifizierung und dem Import von LangChain über die Validierung von Benutzereingaben und das Parsen strukturierter Ausgaben bis hin zur Implementierung einer umfassenden Fehlerbehandlung — und werden so befähigt, robuste, produktionsreife Anwendungen zu erstellen, die LLMs sicher in reale Workflows integrieren.

Sie lernen, Conversational-AI-Anwendungen zu entwickeln, die den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg beibehalten – vom Verständnis von Nachrichtenstrukturen und dem Design von Chatbot-Prompts über die Implementierung von Konversationslogik und UI mit Gradio bis hin zur Persistierung von Konversationen in Datenbanken. Dies befähigt Sie dazu, interaktive, stateful Chatbots zu erstellen, die einen natürlichen Dialogfluss ermöglichen.

Du wirst lernen, Streaming für die Antwortbereitstellung in Echtzeit in Konversationsanwendungen zu implementieren – vom Verständnis von Token-basiertem Streaming und Python-`yield`-Generatoren bis hin zum Aufbau von Stream-Handlern in der UI –, was es dir ermöglicht, reaktionsschnelle Chatbots mit unmittelbarer, inkrementeller Ausgabe bereitzustellen.