トラックの説明

LangChainを使ったアプリケーション開発

LLM を含むアプリケーションの構築は、プロンプト、モデル、ベクターデータベース、API、エージェントなど、関係するコンポーネントの数が多いため、困難になる可能性があります。LangChain に入りましょう!LangChain は、単一の統合された構文を使用してコンポーネントを構築およびオーケストレーションするためのフレームワークです。このスキルトラックでは、LangChain を使用して、Python で最も一般的な LLM アプリケーションの構築を習得します。Hugging Face と OpenAI のモデルを使用して、効果的なチャットボットを構築するための基礎を習得します。独自のデータをアプリケーションに統合し、モデルがトレーニングデータの範囲を超えることができる、Retrieval Augmented Generation (RAG) について説明します。エージェントシステムは、AI および LLM アプリケーション開発における最もエキサイティングな開発の 1 つであり、独自のシステムを構築するための完全な短期集中コースを受講できます。エージェントは LLM を使用して意思決定を行い、実際には入力に基づいてさまざまなアクションを実行することを決定します。これらのアクションには、API の呼び出し、Python コードの実行、さらには RAG の実行が含まれる場合があります。途中で、新しく得た知識を実践的でインタラクティブなプロジェクトに適用します。今すぐ Generative AI 世代に参加しましょう。

前提条件

このコースには前提条件はありません

Course
1
Developing LLM Applications with LangChain
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
Course
2
LangChain で学ぶ Retrieval Augmented Generation (RAG)
LangChainを使用した検索拡張生成（RAG）により、外部データを大規模言語モデル（LLM）と統合する最先端の手法を学びましょう。
Project
ボーナス
Building RAG Chatbots for Technical Documentation
Implement retrieval augmented generation (RAG) with LangChain to create a chatbot for answering questions about technical documentation.
Course
4
LangChainで設計するエージェント型システム
LangChainエージェントの基礎的な構成要素を理解し、カスタムチャットエージェントを構築しましょう。