Erstellen, Analysieren und Refactoren von LLM-Workflows mit LangChain

Große Sprachmodelle sind leistungsstark, aber um sie in zuverlässige, produktionsbereite Anwendungen umzuwandeln, sind strukturierte Workflows erforderlich. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess des Erstellens, Evaluierens und Refactorings von LLM-gesteuerten Anwendungen mit LangChain. Durch das Lesen der klaren Erklärungen und die Analyse praktischer Codebeispiele werden Sie vom Schreiben einfacher Eingabeaufforderungen zum Entwerfen robuster, wartbarer LLM-Pipelines übergehen. Sie erfahren, wie Sie Ihre Workflows debuggen, optimieren und umstrukturieren, um sicherzustellen, dass sie effizient, zuverlässig und bereit für den Einsatz in der Praxis sind. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende LLM-Konzepte und Grundlagen der LangChain-Architektur. - Erstellen Sie strukturierte Workflows mit Ketten, Eingabeaufforderungen und Ausgabeparsern. - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster, um Modelle mit externen Daten zu verbinden. - Analysieren und debuggen Sie die Anwendungsleistung mit modernen Beobachtungskonzepten. - Refactoring von Legacy- oder fragilen LLM-Code in modulare, wartbare Komponenten. - Wenden Sie schnelle Engineering-Best Practices direkt in programmatischen Pipelines an. Die Reise beginnt mit der grundlegenden LLM-Terminologie und den grundlegendsten LangChain-Setups, bevor Sie sich der praktischen Workflow-Konstruktion widmen. Sie werden dann erweiterte Muster wie RAG erkunden und lernen, wie Sie Ihren Code systematisch analysieren und refactoren können, um eine bessere Leistung und Wartbarkeit zu erzielen. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenenthusiasten und Techniker, die neu bei LangChain sind und eine strukturierte, textbasierte Einführung in die Erstellung von LLM-Anwendungen wünschen. Es sind keine Vorkenntnisse mit KI-Frameworks erforderlich, aber grundlegende Python-Kenntnisse sind hilfreich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die wesentlichen Muster der modernen LLM-Anwendungsentwicklung zu meistern.