Maîtrisez l'art de créer des applications LLM prêtes à la production avec LangChain, le framework qui alimente 82% des déploiements de GPT en entreprise. Ce cours intermédiaire complet vous fait passer de l'écriture de scripts LLM fragiles à l'architecture de solutions IA évolutives utilisées par des entreprises du Fortune 500. En commençant par un code fragmenté rempli d'invites codées en dur et d'appels d'API bruts, vous apprendrez à construire des chaînes modulaires élégantes qui sont maintenables, testables et sécurisées. À travers trois modules progressifs, vous découvrirez comment les leaders de l'industrie réduisent le temps de développement de 65 % et les coûts opérationnels de 60 % en utilisant les modèles de langage. Ce cours est conçu pour les développeurs Python intermédiaires ayant une expérience de l'utilisation des API et une familiarité avec les grands modèles de langage (LLM). Si vous cherchez à élever vos compétences en maîtrisant LangChain et en construisant des applications LLM évolutives et prêtes pour la production, ce cours est fait pour vous. Apprenez à refactoriser des scripts LLM fragmentés en flux de travail élégants et faciles à maintenir qui peuvent être utilisés par des applications d'entreprise, réduisant ainsi le temps de développement et les coûts opérationnels. Parfait pour les développeurs qui souhaitent mettre en œuvre des solutions LLM robustes dans des scénarios réels. Pour réussir ce cours, les apprenants doivent avoir une compréhension de base de la programmation Python et une expérience de l'utilisation de l'API pour intégrer des services externes. Une bonne connaissance des grands modèles de langage (LLM) et de leurs cas d'utilisation courants, tels que la génération de texte ou la classification, sera également bénéfique, car le cours se concentre sur la construction d'applications qui exploitent les LLM. À la fin de ce cours, vous comprendrez non seulement comment utiliser LangChain efficacement, mais aussi comment penser comme un ingénieur en systèmes IA - en construisant des flux de travail intelligents et rentables qui s'étendent à divers contextes d'affaires.

Construire, analyser et remanier les flux de travail LLM
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Construire, analyser et remanier les flux de travail LLM
Ce cours fait partie de Spécialisation "Créer des applications LLM de nouvelle génération avec LangChain et LangGraph"


Instructeurs : Starweaver
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Construire des chaînes LLM modulaires en utilisant les composants de base de LangChain (invites, modèles et analyseurs de sortie) pour remplacer les appels d'API codés en dur.
Appliquer une méthodologie de refactorisation systématique pour transformer les scripts LLM existants en flux de travail LangChain maintenables avec une gestion appropriée des erreurs.
Mettre en œuvre des modèles prêts à la production pour les cas d'utilisation LLM courants, y compris les systèmes de questions-réponses, les pipelines de résumé et les flux d'extraction de données.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Génération assistée par récupération
- Catégorie : Surveillance du système
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Réutilisation du code
- Catégorie : Maintenabilité
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : Motifs de l'invitation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Bases de données vectorielles
- Catégorie : Orchestration de l'IA
- Catégorie : Ingénierie rapide
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : Workflows d'IA
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