Budowanie aplikacji opartych na AI z wykorzystaniem biblioteki Langchain
Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)
Kod kursu:AI/LANGCHAIN
Poziom zaawansowania:
Dostępne terminy
Termin:
Trener:
Termin:
Trener:
Termin:
Trener:
Interesuje Cię szkolenie stacjonarne lub nie odpowiada Ci żaden z dostępnych terminów?
Zapytaj o szkolenieO szkoleniu Budowanie aplikacji opartych na AI z wykorzystaniem biblioteki Langchain
W cenie otrzymasz:
- Materiały szkoleniowe
- Certyfikat ukończenia szkolenia
- W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Dla kogo?
- Programistów znających Pythona i chcących się nauczyć jak dodać AI do rozwijanych przez siebie produktów
Wymagania
- Znajomość Pythona na poziomie wystarczającym do zaimplementowania REST API oraz połączenia z bazą danych
Zalety
- Szkolenie jest prowadzone przez osoby na co dzień zajmujące się inżynierią danych oraz uczeniem maszynowym
- Program jest ciągle uaktualniany ze względu na szybki rozwój rozwiązań, których dotyczy szkolenie
- Dużo zadań praktycznych - szkolenie zakończysz z działającym kodem, który możesz użyć w swoich projektach
Cele szkolenia
- Zapoznanie z API OpenAI i sposobem użycia GPT-4 w Pythonie
- Użycie biblioteki Langchain do umożliwienia AI dostępu do Internetu, własnej bazy danych oraz REST API
- Użycie biblioteki Langchain do zaimplementowania chatbota
- Użycie AI do wyszukiwania informacji w dokumentach tekstowych przy użyciu wektorowych baz danych
- Przygotowanie aplikacji opartej na AI do wdrożenia w środowisku produkcyjnym
Program
Wstęp
- Cel szkolenia
- AI
- Duże modele tekstowe (LLM)
- OpenAI API
- Podstawy prompt engineering
API OpenAI
- GPT-4 API
- ChatGPT API
Langchain: Modele i zapytania
- Szablony zapytań
- Wybór modelu (OpenAI oraz open source)
Chatbot w Langchain
- Pamięć rozmowy
- Ograniczenie zapamiętanych informacji
Langchain chain
- Sekwencje zapytań
Wyszukiwanie informacji w dokumentach przy użyciu Langchain
- Embeddings - czym jest
- OpenAI Embeddings API
- Jak działa wyszukiwanie
- Wektorowe bazy danych
- Dostęp do bazy danych w Langchain
Langchain Agent
- MRKL - Modular Reasoning, Knowledge and Language
- Funkcje jako narzędzia agenta Langchain
- Użycie agenta w langchain
- Połączenie z bazą danych
- Połączenie z Internetem
- Implementacja własnych funkcji
Langsmith - monitorowanie aplikacji u żywających AI
- Co to Langsmith
- Zapisywanie zapytań i odpowiedzi
- Monitorowanie poprawności odpowiedzi
Autorem szkolenia jest Bartosz Mikulski
Inżynier danych, MLOps engineer. W pracy zawodowej zajmuje się budowaniem zautomatyzowanej platformy wdrażania modeli uczenia maszynowego na produkcji. Specjalizuje się w inżynierii danych z użyciem AWS. Od 2017 roku pisze bloga o inżynierii danych, uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Napisał jeden z rozdziałów książki "97 Things Every Data Engineer Should Know". Występuje na konferencjach i meetupach w roli prelegenta gdzie dzieli się swoim doświadczeniem ze społecznością programistów.…
Więcej o mnie »
