LLM-Anwendungstechnik mit Python und LangChain

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir Software entwickeln. Der Übergang von einfachen Anweisungen zu produktionsfertigen KI-Anwendungen erfordert jedoch einen strukturierten Engineering-Ansatz. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und praktischen Muster, die zum Erstellen intelligenter, kontextsensitiver Systeme erforderlich sind. Sie werden vom Schreiben von einfachen Skripten zum Entwerfen robuster, agentischer Workflows übergehen.Durch das Lesen von Schritt-für-Schritt-Erklärungen und die Analyse strukturierter Code-Beispiele werden Sie verstehen, wie Sie große Sprachmodelle mit externen Datenquellen verbinden, Konversationsspeicher verwalten und Ihre Lösungen als produktionsbereite APIs bereitstellen. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die Kernarchitektur großer Sprachmodelle und die Grundlagen des Prompt-Engineering; Erstellen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Pipelines, um LLMs mit Vektordatenbanken zu verbinden; Implementieren Sie Konversationsspeicher und Zustandsmanagement mit LangChain und LangGraph; Entwerfen Sie autonome KI-Agenten, die in der Lage sind, Werkzeuge zu verwenden und Anwenden moderner Python-Verfahren, einschließlich Async/Waiting und Type Hints, für eine effiziente API-Entwicklung Konfigurieren produktionsbereiter Workflows mit Caching, Protokollierung und Leistungsüberwachung Der Kurs beginnt mit der grundlegenden KI-Terminologie und grundlegendsten Prompt-Techniken, bevor er sich der praktischen Pipeline-Konstruktion, dem Agentendesign und den endgültigen Bereitstellungsstrategien widmet.Er richtet sich an Python-Entwickler und Technologie-Enthusiasten, die in den Bereich der KI-Technologie einsteigen möchten, ohne dass vorherige Erfahrungen mit maschinellem Lernen erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Grundlagen der modernen LLM-Anwendungsentwicklung zu beherrschen.