LLM Tool Use with LangChain

Vei învăța să construiești sisteme LLM augmentate cu instrumente — de la înțelegerea motivelor pentru care LLM-urile au nevoie de instrumente externe, până la crearea de instrumente personalizate prin funcții Python și implementarea pattern-urilor de apelare a instrumentelor (single, parallel și serial). Acest lucru îți va permite să extinzi capacitățile LLM-urilor dincolo de generarea de text, pentru a prelua informații, a efectua calcule și a întreprinde acțiuni.

Vei învăța să construiești instrumente care conectează LLM-urile la API-uri externe — de la înțelegerea noțiunilor de bază REST și a metodelor HTTP, până la implementarea unor instrumente de tip API wrapper fiabile, cu o gestionare adecvată a erorilor — permițându-ți să oferi LLM-urilor acces la date în timp real și la servicii externe.

Vei învăța să valorifici instrumente pre-construite de la furnizorii de LLM-uri și ecosistemul Model Context Protocol (MCP) — de la configurarea instrumentelor găzduite de furnizori, cum ar fi căutarea web, până la conectarea serverelor MCP pentru servicii precum Slack și GitHub — permițându-ți să adaugi rapid capabilități aplicațiilor tale și să decizi când să utilizezi instrumente gestionate față de construirea unor soluții personalizate.