Перейти к основному контенту

Курс

LLM Application Fundamentals with LangChain

Средний3 ч

Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.

Python2 ч - 4 ч3,500 XP1Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

A description of the course.

Предварительные требования

Программа

Структура курса

1

Основы приложений

  • Ваше первое AI-приложение

    Вы создадите с нуля полноценное, работающее Gen AI приложение — от понимания архитектуры и настройки LangChain, через создание prompt templates и интерфейсов моделей, до разработки Gradio UI. Это позволит вам на практике прочувствовать, что собой представляет AI engineering.

  • Разработка приложений

    Вы научитесь создавать практические LLM-приложения с нуля — от настройки аутентификации и импорта LangChain через валидацию пользовательского ввода и парсинг структурированных ответов до реализации комплексной обработки ошибок. Это позволит вам создавать надежные, готовые к продакшену приложения, которые безопасно интегрируют LLM в реальные рабочие процессы.

2

Диалоговые приложения

  • Основы ведения диалога

    Вы научитесь создавать приложения на базе разговорного ИИ, которые сохраняют контекст на протяжении нескольких реплик — от понимания структур сообщений и проектирования промптов для чат-ботов до реализации логики диалога и UI с помощью Gradio, а также сохранения истории переписки в базах данных. Это позволит вам разрабатывать интерактивных чат-ботов с поддержкой состояния (stateful), обеспечивающих естественное и последовательное общение.

  • Потоковые ответы

    Вы научитесь реализовывать streaming для доставки ответов в реальном времени в диалоговых приложениях — от понимания token-based streaming и генераторов yield в Python до создания stream handlers в UI — что позволит вам создавать отзывчивых чат-ботов с мгновенным инкрементальным выводом.

LLM Application Fundamentals with LangChain

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.