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Aufbau, Analyse und Refactoring von LLM Workflows

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Aufbau, Analyse und Refactoring von LLM Workflows

Starweaver
Ritesh Vajariya

Dozenten: Starweaver

1.541 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie modulare LLM-Ketten mithilfe der CORE-Komponenten von LangChain (Prompts, Modelle und Ausgabeparser), um fest programmierte API-Aufrufe zu ersetzen.

  • Wenden Sie eine systematische Refactoring-Methodik an, um bestehende LLM-Skripte in wartungsfreundliche LangChain-Workflows mit ordnungsgemäßer Fehlerbehandlung umzuwandeln.

  • Implementieren Sie produktionsreife Muster für gängige Anwendungsfälle von großen Sprachmodellen (LLM), darunter Frage-Antwort-Systeme, Zusammenfassungs-Pipelines und Workflows zur Datenextraktion.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Wiederverwendbarkeit von Code
  • Kategorie: Instandhaltbarkeit
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
  • Kategorie: Systemüberwachung
  • Kategorie: Einbettungen
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Prompt-Muster

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Vektordatenbanken
  • Kategorie: KI-Orchestrierung
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: LangChain
  • Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
  • Kategorie: Schnelles Engineering

Wichtige Details

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Bewertungen

4 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „LLM-Anwendungen der nächsten Generation mit LangChain & LangGraph erstellen“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Dieses Modul stellt die zentralen Bausteine von LangChain CORE vor und zeigt, wie diese genutzt werden können, um fragmentierte LLM-Skripte durch modulare, wartbare Workflows zu ersetzen. Sie lernen, wie Prompts, Sprachmodelle und Output-Parser zusammenwirken, um wiederverwendbare Ketten zu erstellen, und entdecken dabei Best Practices für die Strukturierung von LLM-Anwendungen. In praktischen Übungen sammeln Sie Erfahrungen dabei, fest codierte API-Interaktionen in skalierbare LangChain-Komponenten umzuwandeln, die die Wartbarkeit, Lesbarkeit und Entwicklungseffizienz verbessern.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

Dieses Modul konzentriert sich auf einen strukturierten Ansatz zur Umgestaltung bestehender LLM-Anwendungen in produktionsreife LangChain-Workflows. Sie lernen eine bewährte Methodik zur Analyse, Neugestaltung und Umgestaltung von Legacy-Code kennen, mit der sich Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit verbessern lassen. Das Modul befasst sich außerdem mit der Organisation von Workflows, Strategien zur Fehlerbehandlung und Best Practices für die Erstellung robuster Architekturen, die sich in realen Umgebungen leichter erweitern, testen und betreuen lassen.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Aufgabe

Dieses Modul befasst sich mit produktionsreifen Entwurfsmustern für die Entwicklung skalierbarer und zuverlässiger Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLM). Sie lernen, wie Sie RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), Überwachungsansätze, Caching-Strategien und Workflow-Architekturen für gängige Anwendungsfälle wie die Beantwortung von Fragen, die Zusammenfassung von Texten und die Datenextraktion implementieren. In praktischen Projekten wenden Sie diese Techniken an, um effiziente LLM-Lösungen auf Unternehmensniveau zu entwickeln, die für den Einsatz in der Praxis konzipiert sind.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.