Struttura del corso

Introduzione a LangChain

  • Panoramica di LangChain e il suo scopo
  • Configurazione dell'ambiente di sviluppo

Comprendere i Modelli Linguistici a Grande Scala (LLMs)

  • LLMs vs modelli tradizionali
  • Capacità e limitazioni dei LLMs

Componenti ed Architettura di LangChain

  • Componenti principali di LangChain
  • Comprendere l'architettura e il flusso di lavoro

Integrare LangChain con LLMs

  • Connessione di LangChain a LLMs come GPT-4
  • Costruire catene per compiti specifici

Creazione di Applicazioni Moduli

  • Creare componenti moduli con LangChain
  • Riutilizzare i componenti in diverse applicazioni

Esercitazioni Pratiche con LangChain

  • Sessioni di codifica pratiche
  • Sviluppare applicazioni di esempio usando LangChain

Funzionalità Avanzate di LangChain

  • Esplorare funzionalità avanzate
  • Personalizzare LangChain per casi d'uso complessi

Migliori Pratiche e Pattern

  • Migliori pratiche di codifica con LangChain
  • Pattern di progettazione per applicazioni alimentate da AI

Risoluzione dei Problemi

  • Identificare problemi comuni nelle applicazioni LangChain
  • Tecniche di debug e soluzioni

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Conoscenza di base della programmazione Python
  • Familiarità con i concetti di intelligenza artificiale e modelli linguistici a vasta scala

Pubblico

  • Sviluppatori
  • Ingegneri del software
  • Enthusiasti di AI
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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