Bangun, Analisa, dan Refaktor Workflow LLM dengan LangChain

Large Language Models sangat kuat, tetapi mengubahnya menjadi aplikasi yang dapat diandalkan dan siap produksi membutuhkan aliran kerja yang terstruktur. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui proses membangun, mengevaluasi, dan merefaktor aplikasi berbasis LLM menggunakan LangChain. Dengan membaca penjelasan yang jelas dan menganalisis contoh kode praktis, Anda akan berpindah dari menulis perintah sederhana ke rekayasa pipa LLM yang kuat dan dapat dipertahankan. Anda akan memahami cara mendebug, mengoptimalkan, dan merestrukturisasi workflow Anda untuk memastikan bahwa mereka efisien, dapat diandalkan, dan siap untuk penerapan di dunia nyata. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar LLM dan dasar-dasar arsitektur LangChain. - Bangun struktur workflow menggunakan rantai, prompt, dan output parser. - Implementasi pencarian-ditambahkan generasi (RAG) pola untuk menghubungkan model ke data eksternal. - Menganalisis dan mendebug kinerja aplikasi menggunakan konsep observabilitas modern. - Refactor warisan atau kode LLM rapuh menjadi modular, komponen yang dapat dipertahankan. - Terapkan praktik terbaik rekayasa cepat secara langsung dalam pipa programmatic. Perjalanan dimulai dengan terminologi LLM dasar dan setup LangChain dasar sebelum pindah ke konstruksi aliran kerja praktis. Anda akan kemudian menjelajahi pola-pola canggih seperti RAG dan belajar bagaimana secara sistematis menganalisis dan refactor kode Anda untuk kinerja dan pemeliharaan yang lebih baik. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, penggemar data, dan profesional teknologi yang baru mengenal LangChain dan ingin struktur, pengenalan berfokus teks untuk membangun aplikasi LLM. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan kerangka AI, meskipun pengetahuan dasar Python berguna. Mulai membaca hari ini untuk menguasai pola dasar pengembangan aplikasi LLM modern.