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

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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