LangChain Foundations: LLM Uygulamaları ve Chatbot'lar Yapılıyor

Büyük dil modellerini gerçek dünya uygulamalarına entegre etmek, sadece bir API'ye talimat göndermekten daha fazlasını gerektirir. Gerçekten akıllı sistemler inşa etmek için, bu modelleri dış verilerle bağlamanız, sohbet geçmişini yönetmeniz ve eylemler almasına izin vermeniz gerekiyor. Bu yazılı kurs, LLM destekli uygulamalar oluşturmak için önde gelen çerçeve olan LangChain'de adım adım bir temel sağlar. Temel API çağrılarından karmaşık geri alma sistemleri, sohbet robotları ve karar verme ajanları oluşturmaya nasıl geçeceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - LangChain'in çekirdek mimarisini anlamak, modeller, öneriler ve analizciler dahil. - Özel verilerdeki model yanıtlarını temel alarak geri alma-arttırılmış nesil (RAG) boru hatları oluşturun. - Modern LangChain bileşenlerini kullanarak sohbet durumunu ve hafızasını yönetin. - Temiz, bakımlı kod için LangChain Expression Language (LCEL) kullanarak esnek zincirler oluşturun. - LLM'lerin dış API'lerle etkileşime girmesine izin veren özerk ajanları ve araçları ayarlayın. - Güvenilir performans ve hata yönetimini sağlamak için uygulamalarınızı hata ayıklayın ve izleyin. Dil modelleri ve çağrı şablonlarının temel kavramlarını keşfetmekle başlayacak ve daha sonra vektör veritabanları ve anlamsal aramaların pratik uygulamalarına geçeceksiniz. Kurs, basit zincirlerden karmaşık, çoklu ajan çalışma akışlarına kadar ilerleyerek, yapısal metin açıklamaları ve kod yürüyüşleri boyunca size rehberlik eder. Bu kurs, LLM uygulamaları oluşturmak isteyen yazılım geliştiricileri, veri tutkunları ve teknoloji uzmanı profesyoneller için tasarlanmıştır. Python'un temel anlayışı tavsiye edilmesine rağmen, LangChain veya AI geliştirme konusunda önceden tecrübe gerekmez. Kendi akıllı, bağlam-bilinçli uygulamalarınızı inşa etmeye başlamak için bugün okumaya başlayın.