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

Requirements

  • 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 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories