Build your ultimate AI agent
Descrição do curso
Base para o desenvolvimento no ecossistema LangChain
Aumente seu kit de ferramentas LLM com o ecossistema da LangChain, permitindo uma integração perfeita com os modelos OpenAI e Hugging Face. Descubra uma estrutura de código aberto que otimiza os aplicativos do mundo real e permite que você crie sistemas sofisticados de recuperação de informações exclusivos para o seu caso de uso.Metodologias de criação de chatbot usando LangChain
Utilize as ferramentas LangChain para desenvolver chatbots, comparando as nuances entre os modelos de código aberto da HuggingFace e os modelos de código fechado da OpenAI. Utilize modelos prontos para conversas complexas, estabelecendo as bases para o desenvolvimento avançado do chatbot.Manuseio de dados e geração de aumento de recuperação (RAG) usando LangChain
Domine a tokenização e os bancos de dados vetoriais para otimizar a recuperação de dados, enriquecendo as interações do chatbot com uma grande quantidade de informações externas. Utilize as funções de memória do RAG para otimizar diversos casos de uso.Integrações avançadas de cadeias, ferramentas e agentes
Utilize o poder das cadeias, das ferramentas, dos agentes, das APIs e da tomada de decisões inteligente para lidar com casos de uso completos de ponta a ponta e com o tratamento avançado de saída LLM.Depuração e métricas de desempenho
Por fim, torne-se proficiente em depuração, otimização e avaliação de desempenho, garantindo que seus chatbots sejam desenvolvidos para lidar com erros. Adicione camadas de transparência para solução de problemas.Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução ao LangChain e à mecânica de chatbot
Boas-vindas ao framework LangChain para criação de aplicativos em LLMs! Você vai aprender sobre os principais componentes do LangChain, incluindo modelos, cadeias, agentes, prompts e analisadores. Você vai criar chatbots usando modelos de código aberto do Hugging Face e modelos próprios da OpenAI, criar modelos de prompts e integrar diferentes estratégias de memória de chatbot para gerenciar o contexto e os recursos durante as conversas.
- O ecossistema LangChain50 XP
- Modelos da OpenAI no LangChain!100 XP
- Modelos do Hugging Face no LangChain!100 XP
- Modelos de prompt50 XP
- Modelos de prompt e encadeamento100 XP
- Modelos de prompt de chat100 XP
- Prompts com poucos exemplos (few-shot)50 XP
- Criação do conjunto de exemplos few-shot100 XP
- Criação do modelo de prompt com poucos exemplos100 XP
- Implementação de prompts com poucos exemplos100 XP
2
Cadeias e agentes
Hora de melhorar suas cadeias do LangChain! Você vai aprender a usar a LangChain Expression Language (LCEL) para definir cadeias com mais flexibilidade. Você vai criar cadeias sequenciais, onde as entradas são passadas entre os componentes para criar aplicativos mais avançados. Você também vai começar a integrar agentes, que usam LLMs para tomar decisões.
3
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Uma limitação dos LLMs é que eles têm um limite de conhecimento, porque são treinados com dados até um certo ponto. Neste capítulo, você vai aprender a criar aplicativos que usam Retrieval Augmented Generation (RAG) para integrar dados externos com LLMs. O fluxo de trabalho do RAG tem alguns processos diferentes, como dividir dados, criar e armazenar embeddings usando um banco de dados vetorial e recuperar as informações mais relevantes para usar no aplicativo. Você vai aprender a dominar todo o fluxo de trabalho!
Desenvolvimento de aplicativos de LLM com LangChain
Curso
concluído
