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Struttura del corso
Introduzione a LangChain
- Panoramica generale su LangChain e i suoi scopi principali
- Configurazione dell'ambiente di sviluppo necessario
Comprensione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
- Differenze tra i LLM e i modelli tradizionali
- Capacità e limitazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni
Componenti e architettura di LangChain
- I componenti principali di LangChain
- Comprensione dell'architettura generale e del flusso operativo
Integrazione di LangChain con i modelli linguistici di grandi dimensioni
- Collegamento di LangChain ai modelli linguistici come GPT-4
- Creazione di catene funzionali per compiti specifici
Sviluppo di applicazioni modulari
- Realizzazione di componenti modulari con LangChain
- Utilizzo ricorrente dei medesimi componenti in diverse applicazioni
Esercitazioni pratiche con LangChain
- Sessioni di programmazione guidata e diretta
- Sviluppo di esempi applicativi concreti tramite LangChain
Funzionalità avanzate di LangChain
- Esplorazione delle capacità più sofisticate del framework
- Personalizzazione di LangChain per affrontare casi d'uso complessi
Buone pratiche e schemi di progettazione
- Linee guida fondamentali nella programmazione con LangChain
- Schemi strutturali efficaci per lo sviluppo di applicazioni intelligenti
Risoluzione dei problemi più frequenti
- Individuazione dei malfunzionamenti tipici nelle applicazioni LangChain
- Tecniche di debug e soluzioni operative consigliate
Conclusione del corso e indicazioni per i passi successivi
Requisiti
- Conoscenze di base della programmazione in Python
- Familiarità con i concetti fondamentali dell'intelligenza artificiale e i modelli linguistici di grandi dimensioni
Destinatari
- Sviluppatori
- Ingegneri software
- Appassionati di intelligenza artificiale
14 ore