Crie, analise e refatoração de fluxos de trabalho LLM com LangChain

Modelos de linguagem grandes são poderosos, mas transformá-los em aplicativos confiáveis e prontos para produção requer fluxos de trabalho estruturados. Este curso baseado em texto orienta você através do processo de construção, avaliação e refatoração de aplicativos LLM usando LangChain. Ao ler as explicações claras e analisar exemplos de código práticos, você passará de escrever prompts simples para engenharia de pipelines LLM robustos e mantíveis. Você entenderá como depurar, otimizar e reestruturar seus fluxos de trabalho para garantir que eles sejam eficientes, confiáveis e prontos para a implantação no mundo real. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de LLM e os fundamentos da arquitetura LangChain. - Construa fluxos de trabalho estruturados usando cadeias, prompts e analisadores de saída. - Implemente padrões de geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar modelos a dados externos. - Analise e depure o desempenho do aplicativo usando conceitos modernos de observabilidade. - Refatorar código LLM legado ou frágil em componentes modulares e mantidos. - Aplique as melhores práticas de engenharia imediata diretamente dentro dos pipelines programáticos. A jornada começa com a terminologia fundamental do LLM e as configurações básicas do LangChain antes de passar para a construção prática do fluxo de trabalho. Você explorará padrões avançados como RAG e aprenderá a analisar e refatorar sistematicamente seu código para melhor desempenho e manutenção. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e profissionais de tecnologia que são novos na LangChain e querem uma introdução estruturada e focada em texto para a construção de aplicativos LLM. Nenhuma experiência prévia com frameworks de IA é necessária, embora o conhecimento básico de Python seja útil. Comece a ler hoje para dominar os padrões essenciais do desenvolvimento de aplicativos LLM modernos.