tgoop.com/python_360/418
Last Update:
Автор: Rabi Jay (2024)
Обеспечь будущее своей карьеры в программировании с помощью практических проектов, которые помогут глубоко разобраться в работе компонентов LangChain — от базовых цепочек до продвинутых разговорных агентов. Эта практическая книга даст Python-разработчикам необходимые навыки для быстрого создания реальных приложений на основе генеративного искусственного интеллекта (Generative AI) и больших языковых моделей (LLM), вне зависимости от уровня их опыта.
Проекты в книге предлагают практические решения с использованием LLM для типичных задач бизнеса, таких как борьба с информационной перегрузкой, упрощение доступа к внутренним знаниям компании и улучшение коммуникации с клиентами. Параллельно ты узнаешь, как оптимизировать рабочие процессы, повышать эффективность работы с эмбеддингами, выбирать подходящие векторные хранилища и применять другие методы, важные для опытных специалистов в сфере ИИ. Акцент на реальных задачах и примерах позволит тебе адаптировать проекты под собственные нужды и решать актуальные проблемы в разных отраслях.
Чему ты научишься:
- Разбираться в различных типах LLM и выбирать подходящие модели для ответственного использования ИИ.
- Создавать эффективные промпты (запросы).
- Осваивать ключевые концепции LangChain: цепочки, модели, память и агентов.
- Применять эмбеддинги для поиска, сравнения контента и определения схожести данных.
- Настраивать и интегрировать векторную базу данных Pinecone для индексирования, структурирования и поиска данных.
- Создавать приложения для вопросов и ответов (Q&A) на основе различных форматов документов.
- Разрабатывать многошаговые AI-приложения с использованием агентов LangChain.
👉 @python_360
