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Struttura del corso
Introduzione a LangChain
- Panoramica di LangChain e del suo scopo
- Impostazione dell'ambiente di sviluppo
Comprensione Large Language Models (LLMs)
- LLM vs modelli tradizionali
- Funzionalità e limiti degli LLM
Componenti e architettura di LangChain
- Componenti principali di LangChain
- Comprendere l'architettura e il flusso di lavoro
Integrazione di LangChain con gli LLM
- Collegamento di LangChain a LLM come GPT-4
- Costruire catene per compiti specifici
Creazione di applicazioni modulari
- Creazione di componenti modulari con LangChain
- Riutilizzo di componenti in diverse applicazioni
Esercizi pratici con LangChain
- Sessioni pratiche di codifica
- Sviluppo di applicazioni di esempio con LangChain
Funzionalità avanzate di LangChain
- Esplorazione delle funzionalità avanzate
- Personalizzazione di LangChain per casi d'uso complessi
Procedure consigliate e modelli
- Best practice di codifica con LangChain
- Modelli di progettazione per applicazioni basate sull'intelligenza artificiale
Risoluzione dei problemi
- Identificazione dei problemi comuni nelle applicazioni LangChain
- Tecniche e soluzioni di debug
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Conoscenza di base della programmazione Python
- Familiarità con i concetti di IA e modelli linguistici di grandi dimensioni
Pubblico
- Gli sviluppatori
- Ingegneri del software
- Appassionati di IA
14 ore