Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Fondamenti per lo sviluppo nell’ecosistema LangChain
Arricchisci il tuo kit di strumenti LLM con l’ecosistema LangChain, che consente un’integrazione fluida con i modelli OpenAI e Hugging Face. Scopri un framework open-source che ottimizza le applicazioni reali e ti permette di creare sistemi sofisticati di reperimento delle informazioni, su misura per il tuo caso d’uso.Metodologie di creazione di chatbot con LangChain
Utilizza gli strumenti LangChain per sviluppare chatbot, confrontando le differenze tra i modelli open-source di HuggingFace e quelli closed-source di OpenAI. Utilizza modelli di prompt per conversazioni complesse, gettando le basi per lo sviluppo di chatbot avanzati.Gestione dei dati e Retrieval Augmented Generation (abbreviato RAG; in italiano “generazione potenziata da recupero dati”) con LangChain
Padroneggia la tokenizzazione e i database vettoriali per ottimizzare il recupero dei dati, arricchendo le interazioni dei chatbot con una grande quantità di informazioni esterne. Utilizza le funzioni di memoria RAG per ottimizzare diversi casi d'uso.Integrazioni avanzate di catene, strumenti e agenti
Utilizza la potenza di catene, strumenti, agenti, API e processi decisionali intelligenti per gestire casi d'uso end-to-end e ottimizzare la gestione avanzata degli output LLM.Debug e metriche delle prestazioni
Infine, acquisirai competenze in debugging, ottimizzazione e valutazione delle prestazioni, assicurandoti che i tuoi chatbot siano pronti a gestire gli errori. Aggiungi livelli di trasparenza per la risoluzione dei problemi.Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione a LangChain e alla meccanica dei chatbot
Benvenuto nel framework LangChain per creare applicazioni con LLM! Imparerai i componenti principali di LangChain, tra cui modelli, chain, agenti, prompt e parser. Creerai chatbot usando sia modelli open source da Hugging Face sia modelli proprietari di OpenAI, realizzerai template di prompt e integrerai diverse strategie di memoria per chatbot per gestire contesto e risorse durante le conversazioni.
- L'ecosistema LangChain50 XP
- Modelli OpenAI in LangChain!100 XP
- Modelli Hugging Face in LangChain!100 XP
- Modelli di prompt50 XP
- Prompt template e concatenazione100 XP
- Template di prompt per chat100 XP
- Suggerimento di pochi colpi50 XP
- Creare un set di esempi di pochi scatti100 XP
- Creare il template di few-shot prompting100 XP
- Implementare il few-shot prompting100 XP
2
Chain e agenti
È il momento di migliorare le tue chain in LangChain! Imparerai a usare il LangChain Expression Language (LCEL) per definire chain con maggiore flessibilità. Creerai chain sequenziali, in cui gli input passano tra i componenti per costruire applicazioni più avanzate. Inizierai anche a integrare agenti, che utilizzano gli LLM per prendere decisioni.
3
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Una limitazione degli LLM è avere un knowledge cut-off, perché sono addestrati su dati fino a un certo momento. In questo capitolo imparerai a creare applicazioni che usano la Retrieval Augmented Generation (RAG) per integrare dati esterni con gli LLM. Il flusso di lavoro RAG include vari passaggi: suddivisione dei dati, creazione e archiviazione degli embedding usando un database vettoriale e recupero delle informazioni più rilevanti da usare nell’applicazione. Imparerai a padroneggiare l’intero workflow!
Sviluppare applicazioni LLM con LangChain
Corso
completato
