コース概要

LangChain の紹介

  • LangChain の概要と目的
  • 開発環境の設定

大規模言語モデル(LLMs)の理解

  • LLMs と従来のモデルの違い
  • LLMs の機能と制限

LangChain のコンポーネントとアーキテクチャ

  • LangChain の主要なコンポーネント
  • アーキテクチャとワークフローの理解

LLMs との統合

  • GPT-4 などの LLMs への接続
  • 特定のタスク向けにチェーンを構築する

モジュール式アプリケーションの構築

  • LangChain を使用してモジュール式コンポーネントを作成する
  • 異なるアプリケーション間でのコンポーネントの再利用

LangChain との実践的な演習

  • 手動コーディングセッション
  • LangChain を使用したサンプルアプリケーションの開発

高度な LangChain の機能

  • 高度な機能の探索
  • 複雑なユースケース向けに LangChain をカスタマイズする

最良の実践とパターン

  • LangChain でのコーディングの最善の実践
  • AI 搭載アプリケーション向けの設計パターン

トラブルシューティング

  • LangChain アプリケーションの一般的な問題を特定する。
  • デバッグ技術と解決策

まとめと次のステップ

要求

  • Python プログラミングの基本的な知識
  • AI 概念と大規模言語モデルに関する知識

対象者

  • 開発者
  • ソフトウェアエンジニア
  • AI 愛好家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー