LangChain le Framework LLM

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Objectifs

Créer et déployer des agents

Conception et personnalisation de Chatbots

Création d'un agent personnalisé

Maîtriser la compréhension du code et de l'écosystème LangChain

Programme

Introduction

Présentation de Langchain

Installation et configuration de Langchain

Construire une application de modèle de langage : LLM
- LLM : Obenir des prédictions à partir d'un modèle de langage
- Modèles d'invite : gérer les invites pour les LLM
- Chaînes : Combinez les LLM et les invites dans des flux de travail en plusieurs étapes
- Appeler dynamiquement des chaînes en fonction de l'entrée de l'utilisateur
- Ajouter un état aux chaînes et aux agents
- Obtenir des messages complets à partir d'un modèle de chat

Modèles

Les types de modèles
- Les grands modèles de langage (LLM)
- Les modèles de chat
- Les modèles d'intégration de texte

Instructions
- Mise en route
- Modèles d'invite LLM
- Modèles d'invite de chat
- Sélecteurs d'exemples

Mémoire
- Charger des documents à partir de diverses sources
- Une vue d'ensemble et différents types de Text Splitters

Agents d'action
- AgentFinish
- Agent Executor
- Agents autonomes
- Simulations d'agents

Chatbots

Recréer une expérience de type ChatGPT grâce à ChatGPT Clone

Utiliser différents types de Conversation Memory

Créer un agent optimisé pour la conversation

Créer un assistant vocal à l'aide de LangChain

Compréhension du code

Indexez la base du code

Intégration et magasin du code

Construire le Retriever

Construire la chaîne conversationnelle

Définir une liste de question à poser pour générer des réponses contextuelles

L'évaluation dans LangChain

Analyse comparative des agents

Agent VectorDB Question Answering Benchmarking

Modèle d'analyse comparative

LLM Mathématiques

Évaluation d'une chaîne OpenAPI

Utilisation des ensembles de données de visage étreignant

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