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वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में बड़े भाषा मॉडल को एकीकृत करने के लिए केवल एक एपीआई को प्रोम्ट भेजने से अधिक की आवश्यकता होती है। वास्तव में बुद्धिमान प्रणालियों को बनाने के लिए, आपको इन मॉडलों को बाहरी डेटा से जोड़ने की आवश्यकता है, बातचीत इतिहास को प्रबंधित करें, और उन्हें कार्रवाई करने की अनुमति दें। यह लिखित पाठ्यक्रम लैंगचेन में कदम-दर-कदम आधार प्रदान करता है, जो एलएलएम-समर्थित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए अग्रणी फ्रेमवर्क है। आप सीखेंगे कि कैसे मूल एपीआई कॉल से परिष्कृत पुनर्प्राप्ति प्रणालियों, बातचीत वाले चैटबॉट्स और निर्णय लेने वाले एजेंटों का निर्माण करने के लिए संक्रमण किया जाए। आप क्या सीखेंगे: - मॉडल, प्रोम्प्स और पार्सर्स सहित लैंगचेन की कोर आर्किटेक्चर को समझें. -कस्टम डेटा में ग्राउंड मॉडल प्रतिक्रियाओं के लिए रिकवरी-अगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) पाइपलाइन का निर्माण। - आधुनिक लैंगचेन घटकों का उपयोग कर बातचीत की स्थिति और मेमोरी का प्रबंधन करें. - स्वच्छ, रखरखाव योग्य कोड के लिए लैंगचेन एक्सप्रेशन लैंग्वेज (LCEL) का उपयोग करके लचीली श्रृंखलाएं बनाएं। - स्वायत्त एजेंटों और उपकरणों को कॉन्फ़िगर करें जो एलएलएम को बाहरी एपीआई के साथ बातचीत करने की अनुमति देते हैं। - विश्वसनीय प्रदर्शन और त्रुटि नियंत्रण सुनिश्चित करने के लिए अपने अनुप्रयोगों को डिबग करें और मॉनिटर करें. आप भाषा मॉडल की बुनियादी अवधारणाओं और प्रोम्ट टेम्प्लेट का पता लगाकर शुरू करेंगे, इसके बाद आप वेक्टर डाटाबेस और सेमांटिक्स सर्च के व्यावहारिक कार्यान्वयन पर जाएंगे. यह कोर्स आपको संरचनात्मक पाठ व्याख्याओं और कोड वॉकथ्रू के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा, सरल श्रृंखला से जटिल, बहु- एजेंट कार्यप्रवाह तक प्रगति करता है. यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डेटा उत्साही और तकनीकी-समझदार पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एलएलएम अनुप्रयोगों को बनाना चाहते हैं। लैंगचेन या एआई विकास के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि पायथन की बुनियादी समझ की सिफारिश की जाती है। आज के समय में भी अपने विचारों को व्यक्त करने के लिए, अपने विचारों को व्यक्त करने के लिए, अपने विचारों को व्यक्त करने के लिए।