LLM Tool Use with LangChain

Je leert hoe je tool-augmented LLM-systemen bouwt — van het begrijpen waarom LLM's externe tools nodig hebben en het maken van custom Python-functietools, tot het implementeren van enkelvoudige, parallelle en seriële tool-aanroeppatronen — waardoor je LLM's verder kunt uitbreiden dan tekstgeneratie om informatie op te halen, berekeningen uit te voeren en acties te ondernemen.

Je leert tools te bouwen die LLM's verbinden met externe API's — van het begrijpen van de basisprincipes van REST en HTTP-methoden tot het implementeren van betrouwbare API-wrapper-tools met de juiste foutafhandeling — waardoor je LLM's toegang kunt geven tot realtime data en externe diensten.

Je leert gebruik te maken van kant-en-klare tools van LLM-providers en het Model Context Protocol (MCP)-ecosysteem — van het configureren van door providers gehoste tools zoals web search tot het verbinden van MCP-servers voor diensten zoals Slack en GitHub — waardoor je in staat bent om snel functionaliteiten aan je applicaties toe te voegen en te beslissen wanneer je managed tools gebruikt versus het bouwen van eigen maatwerkoplossingen.