Đề cương khóa học

Giới thiệu về LangChain

  • Tổng quan về LangChain và mục đích sử dụng
  • Thiết lập môi trường phát triển

Hiểu về Large Language Models (LLMs)

  • LLMs so với các mô hình truyền thống
  • Khả năng và hạn chế của LLMs

Các thành phần và kiến trúc của LangChain

  • Các thành phần cốt lõi của LangChain
  • Hiểu kiến trúc và quy trình làm việc

Tích hợp LangChain với LLMs

  • Kết nối LangChain với LLMs như GPT-4
  • Xây dựng chuỗi cho các tác vụ cụ thể

Xây dựng các ứng dụng mô-đun

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

Thực hành với LangChain

  • Các buổi lập trình thực hành
  • Phát triển các ứng dụng mẫu bằng LangChain

Các tính năng nâng cao của LangChain

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

Các phương pháp và mẫu tốt nhất

  • Các phương pháp lập trình tốt nhất với LangChain
  • Các mẫu thiết kế cho các ứng dụng hỗ trợ AI

Khắc phục sự cố

  • Xác định các vấn đề phổ biến trong các ứng dụng LangChain
  • Kỹ thuật và giải pháp gỡ lỗi

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Kiến thức cơ bản về lập trình Python
  • Nắm vững các khái niệm về AI và mô hình ngôn ngữ lớn

Đối tượng

  • Nhà phát triển
  • Kỹ sư phần mềm
  • Những người đam mê AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories