LangChain Foundations: Création d'applications LLM et de chatbots

Pour créer des systèmes véritablement intelligents, vous devez connecter ces modèles à des données externes, gérer l'historique des conversations et leur permettre de prendre des mesures. Ce cours écrit fournit une base étape par étape dans LangChain, le principal cadre pour la construction d'applications alimentées par LLM.Vous apprendrez comment passer des appels API de base à la construction de systèmes de récupération sophistiqués, de chatbots conversationnels et d'agents de prise de décision. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture de base de LangChain, y compris les modèles, les invites et les analyseurs. - Construire des pipelines de génération augmentée de récupération (RAG) pour modéliser les réponses dans des données personnalisées. - Gérer l'état et la mémoire de la conversation à l'aide de composants LangChain modernes. - Construisez des chaînes flexibles à l'aide du langage d'expression LangChain (LCEL) pour un code propre et maintenable. - Configurer des agents autonomes et des outils permettant aux LLM d'interagir avec des API externes. - Déboguez et surveillez vos applications pour assurer des performances fiables et une gestion des erreurs. Vous commencerez par explorer les concepts fondamentaux des modèles de langage et des modèles de prompts avant de passer aux implémentations pratiques des bases de données vectorielles et de la recherche sémantique.Le cours vous guide à travers des explications de texte structuré et des parcours de code, en passant de chaînes simples à des flux de travail complexes et multi-agents. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les passionnés de données et les professionnels de la technologie qui souhaitent créer des applications LLM.Aucune expérience préalable avec LangChain ou le développement de l'IA n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit recommandée. Commencez à lire dès aujourd'hui pour commencer à créer vos propres applications intelligentes et contextuelles.