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Plan du cours
Introduction à LangChain
- Vue d'ensemble de LangChain et de son objectif
- Mise en place de l'environnement de développement
Comprendre Large Language Models (LLMs)
- LLM et modèles traditionnels
- Capacités et limites des LLM
Composants et architecture de LangChain
- Composants principaux de LangChain
- Comprendre l'architecture et le flux de travail
Intégrer LangChain aux LLM
- Connecter LangChain à des LLM tels que GPT-4
- Construire des chaînes pour des tâches spécifiques
Construire des applications modulaires
- Créer des composants modulaires avec LangChain
- Réutiliser des composants dans différentes applications
Exercices pratiques avec LangChain
- Sessions de codage pratiques
- Développement d'exemples d'applications utilisant LangChain
Fonctionnalités avancées de LangChain
- Explorer les fonctionnalités avancées
- Personnalisation de LangChain pour des cas d'utilisation complexes
Meilleures pratiques et modèles
- Meilleures pratiques de codage avec LangChain
- Modèles de conception pour les applications basées sur l'IA
Résolution des problèmes
- Identifier les problèmes courants dans les applications LangChain
- Techniques et solutions de débogage
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base de la programmation Python.
- Familiarité avec les concepts de l'IA et les grands modèles de langage
Public
- Développeurs
- Ingénieurs en logiciel
- Passionnés d'IA
14 heures