LLM Tool Use with LangChain

Anda akan belajar membangun sistem LLM yang diperkaya dengan alat (*tool-augmented*) — mulai dari memahami mengapa LLM membutuhkan alat eksternal, membuat alat fungsi Python kustom, hingga mengimplementasikan pola pemanggilan alat (*tool calling*) secara tunggal, paralel, dan serial — yang memungkinkan Anda untuk memperluas kemampuan LLM melampaui pembuatan teks untuk mengambil informasi, melakukan komputasi, dan mengambil tindakan.

Anda akan belajar membangun alat yang menghubungkan LLM ke API eksternal — mulai dari memahami dasar-dasar REST dan metode HTTP hingga mengimplementasikan alat *wrapper* API yang andal dengan *error handling* yang tepat — memungkinkan Anda memberikan akses bagi LLM ke data *real-time* dan layanan eksternal.

Anda akan belajar memanfaatkan alat bantu siap pakai dari penyedia LLM dan ekosistem Model Context Protocol (MCP) — mulai dari mengonfigurasi alat bantu yang dihosting oleh penyedia seperti pencarian web hingga menghubungkan server MCP untuk layanan seperti Slack dan GitHub — memungkinkan Anda untuk menambahkan kapabilitas ke aplikasi secara cepat dan memutuskan kapan harus menggunakan alat bantu terkelola dibandingkan membangun solusi kustom.