LangChain ve Üretici Yapay Zeka: Pratik LLM Uygulamaları Yapılandırmak

Yaratıcı yapay zeka teknolojiyle etkileşim şeklimizi değiştiriyor, ancak büyük dil modelleriyle güvenilir uygulamalar oluşturmak için yapısal bir koordinasyon gerekiyor. LangChain, bu güçlü modelleri kendi verilerinize ve iş akışlarınıza bağlamak için gerekli çerçeveyi sağlar. Bu kurs, Python ve LangChain kullanarak akıllı, bağlam bilinçli uygulamalar oluşturma sürecinde size rehberlik eder. Yapay zekanın temel kavramlarını anlamaktan özel chatbotlar, veri analiz araçları ve arama yardımcıları gibi pratik çözümler uygulamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Büyük Dil Modelleri (LLM), hızlı mühendislik ve LangChain ekosisteminin temel kavramlarını anlayın. - Etkileşimler boyunca hafıza ve bağlamı koruyan etkileşimli sohbet ajanları ve chatbots inşa edin. - LLM'leri dış veri kaynakları ve belge depolarına bağlamak için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) uygulaması. - Verimli anlamsal arama ve bilgi geri alma için vektör veritabanları ve gömülmeleri yapılandır. - Doğal dil kullanarak CSV dosyaları ve veritabanlarını sorgulayabilecek yapısal veri analiz araçları geliştirin. - Çok adımlı mantıksal görevleri çözmek için LangChain zincirleri ve ajanları kullanarak otomatik iş akışlarını oluşturun. Ana terminoloji ve temel kurulum ile başlayacak ve daha sonra çeşitli uygulama örnekleri için yazılı açıklamalar ve kod yürüyüşleri ile adım adım ilerleyeceksiniz. Her kavram, kodlama güveninizi artırmak için tasarlanmış pratik metin tabanlı egzersizlerle güçlendirilir. Bu kurs, yapay zeka mühendisliği dünyasına girmek isteyen yeni başlayanlar, yazılım geliştiriciler ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Python'a temel bir aşinalık yararlı olsa da, üretken yapay zekâ veya makine öğrenimi ile önceden bir deneyim gerekmez. Okumaya bugün başlayın kendi akıllı dil uygulamalarınızı oluşturmaya başlayın.