LLM Tool Use with LangChain

คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างระบบ tool-augmented LLM — ตั้งแต่การทำความเข้าใจว่าทำไม LLM จึงจำเป็นต้องมีเครื่องมือภายนอก การสร้างเครื่องมือจากฟังก์ชัน Python ที่กำหนดขึ้นเอง ไปจนถึงการนำรูปแบบการเรียกใช้เครื่องมือ (tool calling patterns) ทั้งแบบ single, parallel และ serial ไปใช้งาน — ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถขยายขีดความสามารถของ LLM ให้ก้าวข้ามขีดจำกัดของการสร้างข้อความ ไปสู่การดึงข้อมูล การคำนวณ และการดำเนินการต่างๆ ได้

คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างเครื่องมือเพื่อเชื่อมต่อ LLMs เข้ากับ external APIs — ตั้งแต่การทำความเข้าใจพื้นฐานของ REST และ HTTP methods ไปจนถึงการสร้าง API wrapper tools ที่เชื่อถือได้พร้อมระบบ error handling ที่เหมาะสม — เพื่อช่วยให้คุณสามารถเปิดให้ LLMs เข้าถึงข้อมูลแบบ real-time และบริการภายนอกต่าง ๆ ได้

คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากเครื่องมือสำเร็จรูปจากผู้ให้บริการ LLM และระบบนิเวศของ Model Context Protocol (MCP) — ตั้งแต่การกำหนดค่าเครื่องมือที่โฮสต์โดยผู้ให้บริการ เช่น web search ไปจนถึงการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับบริการต่างๆ เช่น Slack และ GitHub — ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถเพิ่มขีดความสามารถให้กับแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างรวดเร็ว และตัดสินใจได้ว่าเมื่อใดควรใช้ managed tools เทียบกับการพัฒนา custom solutions ขึ้นเอง