LangChain: inteligentné aplikácie s ChatGPT
- Level
- Kapitol
- 23
- Kategória
- Programovanie
- Hodnotenie
- 4,6 z 5
- Dĺžka
- 2h 39min
- Jazyk
- SK
Popis online kurzu LangChain: inteligentné aplikácie s ChatGPT
Začneme s modelmi jazykového spracovania a postupne sa naučíme pracovať s chainami, šablónami a správami. Preskúmame aj výstupné parsre a povieme si, ako funguje LangChain Expression Language. Zoznámime sa s nástrojmi a agentmi. Pozrieme sa na Retrieval-Augmented Generation alebo RAG a ako model "nakŕmiť" vlastnými informáciami, bez toho, aby ste ho museli draho pretrénovať.
Budeme sa venovať nahrávaniu dokumentov, embeddingu textov a práci s vektorovými úložiskami. Prejdeme si konštrukciu chatbotov, správu pamäte a vytvoríme Streamlit UI aplikáciu pre váš chatbot.
Na záver si rozbehneme LLM model lokálne na vašom počítači a objavíme možnosti LangServe a LangSmith. Priprav sa na zaujímavú a vzrušujúcu cestu na ktorej sa dozvieš, ako efektívne pracovať s namodernejšou AI pomocou knižnice LangChain!
Tak neváhaj a poď na to! Začíname prvou kapitolou kurzu LangChain: inteligentné aplikácie s ChatGPT.
Čo všetko s kurzom LangChain získate
- videotutoriály o programovaní v inteligentných aplikácií s knižnicou LangChain,
- moderované diskusné fórum, v ktorom na Vaše otázky odpovedá autor kurzu Marek Kučák,
- certifikát o absolvovaní online kurzu LangChain: inteligentné aplikácie s ChatGPT
- garancia vrátenia peňazí do 14 dní v prípade nespokojnosti s kurzom.
Kapitoly online kurzu
Základy LangChainu (9)
RAG - Retrieval-Augmented Generation (6)
ChatBoty (4)
Manažment Modelov (4)
Lektor online kurzu
Marek Kučák
Hodnotenia študentov
Hodnotenia od študentov zapísaných v kurze na Skillmea.
Stanislav K.
Skvelý kurz na pochopenie toho ako funguje chatbot aplikácia a návod ako si chatbot vytvoriť.
Marián K.
Dobre reflektovana teoria rovno s praktickou ukazkou v kode. Vitam pouzivanie Jupyter Notebooku ako vysvetlovacieho nastroja. Niekedy su vysvetlovane veci (teoria pred kodenim) stroha a nie dobre vysvetlena. Mam pocit ako by som sedel na prednaske na vysokej skole, kde su veci citane z papiera, bez snahy aby to bolo publiku jasne. Pri popisovani moznosti, ako napriklad zoznam vstavanych loaderov, splitterov, embeddingov mohli byt pouzite ukazky priamo z LangChain dokumentacie, aby mal divak/student prehlad. Chyba mi podrobnejsie debugovanie premennych, ale ak malo ist o udrzanie strucnosti tak OK.
Mgr. S.
Študent ohodnotil kurz bez slovného komentára.
Vladimír K.
Študent ohodnotil kurz bez slovného komentára.