LangChain i Pinecone: tworzenie aplikacji AI opartych na wektorach

Budowanie inteligentnych aplikacji wymaga czegoś więcej niż tylko wywoływania interfejsu API. Musisz karmić te modele odpowiednim kontekstem we właściwym czasie. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe koncepcje orkiestracji dużych modeli językowych (LLM) i baz danych wektorowych, aby budować wysoce kontekstowe, świadome danych systemy AI. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych monitów do strukturyzowania złożonych przepływów pracy pobierania, dając Ci umiejętności tworzenia gotowych do produkcji aplikacji AI, które mogą odczytywać, analizować i zapytać niestandardowe zestawy danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę LangChain i sposób zarządzania szybkimi szablonami, modelami i łańcuchami - Wdrożenie Retrieval-Augmented Generation (RAG) w celu zapewnienia LLM zewnętrznych, prywatnych baz wiedzy - Skonfiguruj Pinecone jako wysokowydajną bazę danych wektorowych do przechowywania i zapytania o osadzanie wielowymiarowe - Zastosuj nowoczesne opakowania Python i środowiska wirtualne, aby utrzymać czyste, powtarzalne struktury projektu AI - Ćwicz fragmentację i osadzanie dokumentów tekstowych, aby zoptymalizować trafność wyszukiwania i szybkość pobierania - Zaprojektuj przepływy pamięci konwersacyjnej, które pozwalają LLM zapamiętać kontekst w wielu interakcjach Począwszy od podstawowych definicji przestrzeni wektorowych i orkiestracji LLM, kurs systematycznie przechodzi przez osadzanie generacji, przechowywanie wektorów i konstrukcję łańcucha.Będziesz czytać przez jasne, krok po kroku przewodniki koncepcyjne i analizować praktyczne fragmenty kodu, które demonstrują rzeczywiste wzorce integracji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów Pythona, którzy chcą wejść w dziedzinę inżynierii AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z bazami danych wektorowych lub przetwarzaniem języka naturalnego. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawowe narzędzia nowoczesnego tworzenia aplikacji AI.