Основы LangChain: создание приложений LLM и чат-ботов

Интеграция больших языковых моделей в реальные приложения требует большего, чем просто отправка запросов в API. Для создания действительно интеллектуальных систем необходимо подключать эти модели к внешним данным, управлять историей диалогов и позволять им выполнять действия. Этот письменный курс предоставляет пошаговое освоение основ LangChain, ведущего фреймворка для создания приложений на основе больших языковых моделей. Вы узнаете, как перейти от простых вызовов API к созданию сложных систем поиска, разговорных чат-ботов и агентов принятия решений. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры LangChain, включая модели, запросы и парсеры. - Создание конвейеров генерации с расширенным поиском (RAG) для привязки ответов моделей к пользовательским данным. - Управление состоянием диалога и памятью с помощью современных компонентов LangChain. - Создание гибких цепочек с использованием языка выражений LangChain (LCEL) для чистого и поддерживаемого кода. - Настройка автономных агентов и инструментов, позволяющих большим языковым моделям взаимодействовать с внешними API. — Отладка и мониторинг ваших приложений для обеспечения надежной работы и обработки ошибок. Вы начнете с изучения основных концепций языковых моделей и шаблонов подсказок, прежде чем перейти к практической реализации векторных баз данных и семантического поиска. Курс проведет вас через структурированные текстовые объяснения и разбор кода, переходя от простых цепочек к сложным многоагентным рабочим процессам. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и технически подкованных специалистов, которые хотят создавать приложения на основе языковых моделей. Предварительный опыт работы с LangChain или разработкой ИИ не требуется, хотя базовое понимание Python рекомендуется. Начните читать сегодня, чтобы начать создавать свои собственные интеллектуальные, контекстно-ориентированные приложения.