Kerangka Materi

Pengenalan LangChain

  • Tinjauan mengenai LangChain dan tujuannya
  • Menyiapkan lingkungan pengembangan

Memahami Large Language Models (LLMs)

  • Perbandingan antara LLMs dengan model-model tradisional
  • Kemampuan dan batasan LLMs

Komponen dan Arsitektur LangChain

  • Komponen inti dari LangChain
  • Memahami arsitektur dan alur kerja

Mengintegrasikan LangChain dengan LLMs

  • Menghubungkan LangChain ke LLMs seperti GPT-4
  • Membangun rantai untuk tugas-tugas tertentu

Membangun Aplikasi Modular

  • Membuat komponen modular dengan LangChain
  • Menggunakan ulang komponen di berbagai aplikasi

Latihan Praktis dengan LangChain

  • Sesuatu pengembangan kode dengan tangan
  • Mengembangkan aplikasi contoh menggunakan LangChain

Fitur Lanjutan LangChain

  • Menjelajahi fungsionalitas lanjutan
  • Mempersonalisasi LangChain untuk kasus penggunaan yang kompleks

Best Practices dan Pola

  • Best Practices pemrograman dengan LangChain
  • Desain pola untuk aplikasi berbasis AI

Penyelesaian Masalah

  • Mengidentifikasi masalah umum dalam aplikasi LangChain
  • Teknik penyelidikan dan penyelesaian masalah

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Persyaratan

  • Pengetahuan dasar mengenai pemrograman Python
  • Ketahuan mengenai konsep AI dan model bahasa besar

Peserta

  • Pengembang perangkat lunak
  • Insinyur perangkat lunak
  • Penggemar AI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait