Создание генеративных приложений ИИ с помощью Python и LangChain

Генеративный искусственный интеллект преобразует способы создания программного обеспечения и взаимодействия с данными. Этот курс поможет вам ознакомиться с основными концепциями больших языковых моделей (LLM) и научит вас создавать собственные решения на базе искусственного интеллекта с нуля. Вы пройдете путь от понимания основных терминов ИИ до написания чистого кода на Python, который интегрирует LLM, векторные базы данных и внешние источники данных. Изучая четкие письменные объяснения и практические примеры кода, вы приобретете уверенность в разработке, тестировании и оптимизации пользовательских помощников ИИ и инструментов автоматизации. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру трансформаторов, больших языковых моделей и современных генеративных систем ИИ. - Применять передовые методы быстрого проектирования для управления поведением модели и оптимизации текстовых выходов. - Создание конвейеров поиска-дополненного генерирования (RAG) для подключения LLM с пользовательскими внешними источниками данных. - Настроить векторные базы данных для эффективного хранения и поиска высокомерных вложений. - Внедрение таких инструментов, как LangChain, для управления сложными многоэтапными рабочими процессами ИИ. - Оценка эффективности модели и изучение основных концепций тонкой настройки и адаптации модели. Курс начинается с основной терминологии и механики языковых моделей, прежде чем перейти к практическим реализациям Python, векторному хранению и архитектурам RAG. Вы узнаете через структурированные текстовые объяснения и пошаговые просмотры кода, предназначенные для самостоятельного чтения. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих разработчиков ИИ и энтузиастов программного обеспечения, желающих войти в мир генеративного ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с искусственным интеллектом, хотя полезно знакомство с программированием на Python. Начните читать сегодня, чтобы построить свое первое интеллектуальное языковое приложение.