Đề cương khóa học

Giới thiệu về LangChain

  • Tổng quan về LangChain và mục đích của nó
  • Cài đặt môi trường phát triển

Hiểu về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)

  • So sánh giữa LLMs và các mô hình truyền thống
  • Nhận biết năng lực và giới hạn của LLMs

Các thành phần và kiến trúc của LangChain

  • Các thành phần cơ bản của LangChain
  • Hiểu về kiến trúc và luồng làm việc

Tích hợp LangChain với LLMs

  • Kết nối LangChain với các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4
  • Xây dựng các chuỗi cho các nhiệm vụ cụ thể

Xây dựng ứng dụng mô-đun

  • Tạo các thành phần mô-đun với LangChain
  • Tái sử dụng các thành phần trong các ứng dụng khác nhau

Bài tập thực hành với LangChain

  • Phiên làm việc lập trình thực tế
  • Phát triển các ứng dụng mẫu bằng LangChain

Các tính năng nâng cao của LangChain

  • Khám phá các tính năng nâng cao
  • Tùy chỉnh LangChain cho các trường hợp sử dụng phức tạp

Các thói quen tốt nhất và mẫu thiết kế

  • Các thói quen tốt nhất trong việc lập trình với LangChain
  • Các mẫu thiết kế cho các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI

Giải quyết sự cố

  • Nhận biết các vấn đề thường gặp trong các ứng dụng LangChain
  • Các kỹ thuật gỡ lỗi và giải pháp

Tóm lược và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kiến thức cơ bản về lập trình Python
  • Quá trình quen thuộc với các khái niệm về Trí tuệ nhân tạo và các mô hình ngôn ngữ lớn

Đối tượng

  • Các lập trình viên
  • Các kỹ sư phần mềm
  • Những người hâm mộ Trí tuệ nhân tạo
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan