700+ courses, half price
Deskripsi Kursus
Fondasi untuk Pengembangan di Ekosistem LangChain
Tingkatkan perangkat LLM Anda dengan ekosistem LangChain, memungkinkan integrasi tanpa hambatan dengan model OpenAI dan Hugging Face. Temukan kerangka kerja open-source yang mengoptimalkan aplikasi dunia nyata dan memungkinkan Anda membuat sistem pengambilan informasi canggih yang unik untuk kasus penggunaan Anda.Metodologi Pembuatan Chatbot menggunakan LangChain
Manfaatkan alat LangChain untuk mengembangkan chatbot, membandingkan nuansa antara model open-source dari HuggingFace dan model closed-source dari OpenAI. Gunakan template prompt untuk percakapan yang rumit, meletakkan dasar bagi pengembangan chatbot tingkat lanjut.Penanganan Data dan Retrieval Augmentation Generation (RAG) menggunakan LangChain
Kuasai tokenisasi dan basis data vektor untuk pengambilan data yang optimal, memperkaya interaksi chatbot dengan beragam informasi eksternal. Gunakan fungsi memori RAG untuk mengoptimalkan berbagai kasus penggunaan.Integrasi Rantai, Alat, dan Agen Tingkat Lanjut
Manfaatkan kekuatan rantai, alat, agen, API, dan pengambilan keputusan cerdas untuk menangani kasus penggunaan end-to-end secara penuh dan penanganan output LLM tingkat lanjut.Debugging dan Metrik Kinerja
Akhirnya, kuasai debugging, optimasi, dan evaluasi kinerja, memastikan chatbot Anda dikembangkan untuk penanganan error. Tambahkan lapisan transparansi untuk pemecahan masalah.Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Pengantar LangChain & Mekanisme Chatbot
Selamat datang di kerangka kerja LangChain untuk membangun aplikasi di atas LLM! Anda akan mempelajari komponen utama LangChain, termasuk model, chains, agents, prompt, dan parser. Anda akan membuat chatbot menggunakan model open-source dari Hugging Face dan model proprietari dari OpenAI, membuat templat prompt, serta mengintegrasikan berbagai strategi memori chatbot untuk mengelola konteks dan sumber daya selama percakapan.
- Ekosistem LangChain50 XP
- Model OpenAI di LangChain!100 XP
- Model Hugging Face di LangChain!100 XP
- Templat prompt50 XP
- Templat prompt dan perangkaian100 XP
- Templat prompt chat100 XP
- Few-shot prompting50 XP
- Membuat himpunan contoh few-shot100 XP
- Membangun templat prompt few-shot100 XP
- Menerapkan few-shot prompting100 XP
2
Chains dan Agents
Saatnya meningkatkan kemampuan chains Anda di LangChain! Anda akan belajar menggunakan LangChain Expression Language (LCEL) untuk mendefinisikan chains dengan fleksibilitas lebih tinggi. Anda akan membuat sequential chains, di mana input diteruskan antar komponen untuk membangun aplikasi yang lebih canggih. Anda juga akan mulai mengintegrasikan agents, yang memanfaatkan LLM untuk pengambilan keputusan.
3
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Salah satu keterbatasan LLM adalah memiliki knowledge cut-off karena dilatih pada data hingga titik waktu tertentu. Pada bab ini, Anda akan belajar membuat aplikasi yang menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk mengintegrasikan data eksternal dengan LLM. Alur kerja RAG mencakup beberapa proses, termasuk memecah data, membuat dan menyimpan embeddings menggunakan basis data vektor, serta mengambil informasi paling relevan untuk digunakan dalam aplikasi. Anda akan mempelajari seluruh alur kerja ini secara menyeluruh!
Mengembangkan Aplikasi LLM dengan LangChain
Kursus
Selesai
