Tworzenie aplikacji generatywnych AI: Prompting, Ollama i LangChain

Sztuczna inteligencja nadal zmienia kształt technologii. Zdolność do tworzenia, dostosowywania i wdrażania własnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji staje się niezbędną umiejętnością. Niezależnie od tego, czy chcesz zautomatyzować przepływy pracy, zbudować inteligentne chatboty, czy zachować prywatność danych, uruchamiając modele lokalnie, zrozumienie mechaniki dużych modeli językowych jest kluczem. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces tworzenia funkcjonalnych aplikacji AI od podstaw.Będziesz rozwijać się od zrozumienia podstawowych koncepcji AI do tworzenia zaawansowanych monitów, uruchamiania modeli na własnym komputerze i łączenia ich z zewnętrznymi źródłami danych. Studiując jasne wyjaśnienia i praktyczne przykłady kodu, zyskasz pewność, że zaprojektujesz inteligentne systemy, które rozwiązują problemy w świecie rzeczywistym. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia generatywnej AI, dużych modeli językowych i kluczowych parametrów, takich jak temperatura i top-p. - Opanuj szybkie techniki inżynierskie, w tym monitowanie ról, uczenie się kilku strzałów i ramy łańcucha myślenia. - Skonfiguruj i uruchom modele języków open source lokalnie na własnym sprzęcie za pomocą Ollama. - Twórz dynamiczne, wieloetapowe przepływy pracy AI i potoki aplikacji za pomocą Pythona i struktury LangChain. - Wdrażaj Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby łączyć modele z lokalnymi dokumentami i prywatnymi źródłami danych. - Twórz interaktywne interfejsy użytkownika dla aplikacji AI za pomocą Streamlit. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i mechaniki modeli językowych, zanim przejdziesz krok po kroku przez szybkie projektowanie, lokalne wdrażanie i tworzenie aplikacji.Będziesz czytać podziały koncepcyjne i analizować uporządkowane fragmenty kodu zaprojektowane, aby pomóc Ci zbudować własnych agentów AI i przepływy pracy. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, analityków danych, entuzjastów technologii i początkujących, którzy chcą wejść w dziedzinę inżynierii AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie ze sztuczną inteligencją, chociaż podstawowa znajomość programowania Pythona pomoże Ci w pełni wykorzystać przykłady kodu. Zacznij czytać już dziś, aby rozpocząć tworzenie własnych lokalnych i opartych na chmurze aplikacji generatywnych AI.