Développement d'Applications LLM
Apprenez à créer des applications basées sur les grands modèles de langage (LLM) à l'aide de frameworks comme LangChain et LlamaIndex. Développez des chatbots, des systèmes de questions-réponses et des agents avec la génération augmentée par récupération (RAG).
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Guide pour débutants sur la création d'applications intelligentes à l'aide de l'ingénierie rapide, de la génération augmentée par récupération (RAG) et des agents IA.
Développez des agents d'IA autonomes et des systèmes multi-agents sophistiqués à l'aide de LangChain et LangGraph pour résoudre des tâches complexes avec Python.
Apprenez à concevoir, construire et optimiser des applications intelligentes et des pipelines RAG en utilisant LangChain et Hugging Face, en partant des bases absolues.
Apprenez à connecter de grands modèles de langage avec n8n et des API pour créer des agents d'IA autonomes qui automatisent les tâches de données et les flux de travail métier complexes.
Créez et déployez des applications intelligentes à l'aide de LangChain, LangGraph, de bases de données vectorielles et de flux de travail Python modernes.
Créez des agents d'IA autonomes et des workflows multi-agents collaboratifs à l'aide de LangGraph et LangChain pour résoudre des tâches complexes avec la mémoire et le raisonnement.
Découvrez comment créer et déployer des agents d'IA intelligents à l'aide de LangChain, LangGraph et Python pour automatiser les flux de travail et créer des solutions métier évolutives.
Développez des applications LLM intelligentes, des chatbots d'assurance qualité personnalisés et des systèmes de génération augmentée de récupération à l'aide des bases de données vectorielles Python, LangChain et Pinecone.
Créez, optimisez et déployez des systèmes avancés de génération augmentée de récupération et des agents d'IA autonomes à l'aide de cadres d'orchestration LLM modernes.
Apprenez à concevoir et à intégrer des modèles de langage intelligents, des pipelines prompts et des bases de données vectorielles dans des applications logicielles modernes.
Maîtrisez l'art de connecter des modèles linguistiques à grande échelle à des sources de données externes pour créer des applications d'IA fiables et sensibles au contexte.
Apprenez à créer et à déployer des applications Web et mobiles réactives à l'aide de Mendix, en comblant le fossé entre la logique métier et le développement visuel sans écrire de code complexe.
Passez du développement Java traditionnel à l'ingénierie de l'IA en maîtrisant l'IA Spring, les bases de données vectorielles et la génération augmentée par récupération dans Spring Boot.
Maîtrisez le développement local de l'IA en exécutant des LLM privés, en créant des applications RAG personnalisées et en affinant des modèles sur votre propre matériel à l'aide de Python et d'Ollama.
Apprenez à connecter de grands modèles linguistiques à des sources de données externes, à créer des chatbots intelligents et à déployer des agents autonomes à l'aide du framework LangChain.
Comprendre la mécanique des modèles de langage de grande taille et apprendre à sélectionner, ajuster et déployer des applications d'IA générative à l'aide de techniques modernes.
Développez les compétences nécessaires pour créer des applications intelligentes à l'aide de cadres modernes, de modèles de langage volumineux et de la programmation Python pour résoudre des problèmes concrets.
Intégrez l'intelligence artificielle dans vos applications d'entreprise en apprenant à créer des applications Java et Spring Boot intelligentes et améliorées par la récupération.
Apprenez à améliorer les performances logicielles et l'expérience utilisateur en intégrant des modèles de langage volumineux et des modèles de génération augmentés par récupération dans votre flux de développement.
Créez et déployez des applications d'IA conversationnelle robustes en utilisant Python, Hugging Face et les modèles modernes de génération augmentée par récupération (RAG).
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