Course Outline

Inleiding tot LangChain

  • Overzicht van LangChain en het doel ervan
  • Opzetten van de ontwikkelomgeving

Begrijpen Large Language Models (LLMs)

  • LLM's versus traditionele modellen
  • Mogelijkheden en beperkingen van LLM's

LangChain-componenten en -architectuur

  • Kerncomponenten van LangChain
  • Inzicht in de architectuur en workflow

LangChain integreren met LLM's

  • LangChain verbinden met LLM's zoals GPT-4
  • Ketens bouwen voor specifieke taken

Modulaire toepassingen bouwen

  • Modulaire componenten maken met LangChain
  • Hergebruik van componenten in verschillende toepassingen

Praktische oefeningen met LangChain

  • Hands-on codeersessies
  • Voorbeeldtoepassingen ontwikkelen met behulp van LangChain

Geavanceerde LangChain-functies

  • Geavanceerde functionaliteiten verkennen
  • LangChain aanpassen voor complexe gebruiksscenario's

Best practices en patronen

  • Best practices voor coderen met LangChain
  • Ontwerppatronen voor AI-aangedreven toepassingen

Probleemoplossing

  • Veelvoorkomende problemen in LangChain-toepassingen identificeren
  • Foutopsporingstechnieken en -oplossingen

Samenvatting en volgende stappen

Requirements

  • Basiskennis van Python programmeren
  • Bekendheid met AI-concepten en grote taalmodellen

Audiëntie

  • Ontwikkelaars
  • Software-ingenieurs
  • AI-enthousiastelingen
 14 Hours

Related Courses

Related Categories