LangChain Grundlagen: Entwicklung von LLM-Anwendungen und Chatbots

Die Integration großer Sprachmodelle in reale Anwendungen erfordert mehr als nur das Senden von Eingabeaufforderungen an eine API. Um wirklich intelligente Systeme zu entwickeln, müssen Sie diese Modelle mit externen Daten verbinden, den Gesprächsverlauf verwalten und ihnen ermöglichen, Aktionen auszuführen. Dieser Kurs bietet Ihnen eine schrittweise Einführung in LangChain, dem führenden Framework für die Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLM). Sie lernen, wie Sie von einfachen API-Aufrufen zum Aufbau komplexer Abfragesysteme, dialogbasierter Chatbots und Entscheidungshilfesysteme übergehen. Lerninhalte: - Die Kernarchitektur von LangChain verstehen, einschließlich Modelle, Eingabeaufforderungen und Parser. - Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines erstellen, um Modellantworten auf benutzerdefinierten Daten zu basieren. - Gesprächsstatus und Speicher mithilfe moderner LangChain-Komponenten verwalten. - Flexible Ketten mit der LangChain Expression Language (LCEL) für sauberen und wartungsfreundlichen Code erstellen. - Autonome Agenten und Tools konfigurieren, die die Interaktion von LLMs mit externen APIs ermöglichen. Ihre Anwendungen debuggen und überwachen, um zuverlässige Leistung und Fehlerbehandlung sicherzustellen. Sie beginnen mit der Erkundung der Grundlagen von Sprachmodellen und Eingabeaufforderungsvorlagen, bevor Sie sich praktischen Implementierungen von Vektordatenbanken und semantischer Suche zuwenden. Der Kurs führt Sie anhand strukturierter Texterklärungen und Codebeispiele von einfachen Ketten zu komplexen, Multiagenten-Workflows. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenbegeisterte und technisch versierte Fachkräfte, die LLM-Anwendungen entwickeln möchten. Vorkenntnisse in LangChain oder KI-Entwicklung sind nicht erforderlich, jedoch werden grundlegende Python-Kenntnisse empfohlen. Starten Sie noch heute mit dem Lesen und entwickeln Sie Ihre eigenen intelligenten, kontextsensitiven Anwendungen.