คอร์ส
Developing LLM Applications with LangChain
ระดับกลางระดับทักษะ
อัปเดตแล้ว 01/2569
PythonArtificial Intelligence3 ชม.10 วิดีโอ33 แบบฝึกหัด2,750 XP46,273ใบรับรองความสำเร็จ
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง
กำลังฝึกอบรมทีม?
ลองใช้สำหรับธุรกิจคำอธิบายคอร์ส
Foundation for Developing in the LangChain Ecosystem
Augment your LLM toolkit with LangChain's ecosystem, enabling seamless integration with OpenAI and Hugging Face models. Discover an open-source framework that optimizes real-world applications and allows you to create sophisticated information retrieval systems unique to your use case.Chatbot Creation Methodologies using LangChain
Utilize LangChain tools to develop chatbots, comparing nuances between HuggingFace's open-source models and OpenAI's closed-source models. Utilize prompt templates for intricate conversations, laying the groundwork for advanced chatbot development.Data Handling and Retrieval Augmentation Generation (RAG) using LangChain
Master tokenization and vector databases for optimized data retrieval, enriching chatbot interactions with a wealth of external information. Utilize RAG memory functions to optimize diverse use cases.Advanced Chain, Tool and Agent Integrations
Utilize the power of chains, tools, agents, APIs, and intelligent decision-making to handle full end-to-end use cases and advanced LLM output handling.Debugging and Performance Metrics
Finally, become proficient in debugging, optimization, and performance evaluation, ensuring your chatbots are developed for error handling. Add layers of transparency for troubleshooting.ข้อกำหนดเบื้องต้น
Introduction to Embeddings with the OpenAI APIPrompt Engineering with the OpenAI API1
Introduction to LangChain & Chatbot Mechanics
Welcome to the LangChain framework for building applications on LLMs! You'll learn about the main components of LangChain, including models, chains, agents, prompts, and parsers. You'll create chatbots using both open-source models from Hugging Face and proprietary models from OpenAI, create prompt templates, and integrate different chatbot memory strategies to manage context and resources during conversations.
2
Chains and Agents
Time to level up your LangChain chains! You'll learn to use the LangChain Expression Language (LCEL) for defining chains with greater flexibility. You'll create sequential chains, where inputs are passed between components to create more advanced applications. You'll also begin to integrate agents, which use LLMs for decision-making.
3
Retrieval Augmented Generation (RAG)
One limitation of LLMs is that they have a knowledge cut-off due to being trained on data up to a certain point. In this chapter, you'll learn to create applications that use Retrieval Augmented Generation (RAG) to integrate external data with LLMs. The RAG workflow contains a few different processes, including splitting data, creating and storing the embeddings using a vector database, and retrieving the most relevant information for use in the application. You'll learn to master the entire workflow!
Developing LLM Applications with LangChain
คอร์สเสร็จสมบูรณ์ รับใบรับรองความสำเร็จ
เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณแชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที
ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น Developing LLM Applications with LangChain วันนี้!
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา