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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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