LLM Прикладная инженерия с Python и LangChain

Генеративный ИИ меняет способы создания программного обеспечения, но переход от простых команд к готовым к производству приложениям ИИ требует структурированного инженерного подхода. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции и практические шаблоны, необходимые для создания умных, контекстно-ориентированных систем. Вы перейдете от написания основных сценариев к разработке надежных агентных рабочих процессов. Читая пошаговые объяснения и анализируя примеры структурированного кода, вы поймете, как подключать большие языковые модели к внешним источникам данных, управлять разговорной памятью и развертывать свои решения в качестве готовых к производству API. Что вы узнаете: Понимание основной архитектуры больших языковых моделей и основы инженерии; Создание конвейеров с дополненным генерированием (RAG) для подключения LLM к векторным базам данных; Реализация разговорной памяти и управления состоянием с помощью LangChain и LangGraph; Проектирование автономных агентов ИИ, способных использовать инструменты и Применять современные методы Python, включая асинхронный/ожидать и тип подсказки для эффективной разработки API; Настроить готовые к производству рабочих процессов с кэшированием, ведение журналов и мониторинг производительности. Курс начинается с основной терминологии ИИ и основных методов подсказок, а затем переходит к практическому созданию конвейера, проектированию агентов и стратегиям окончательного развертывания. Он предназначен для разработчиков Python и технических энтузиастов, которые хотят войти в пространство инженерии ИИ, без предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы овладеть основами современной разработки приложений LLM.