Вы нашли самый передовой, полный и интенсивный мастер-класс онлайн по изучению того, как интегрировать LangChain и ChatGPT в готовые к промышленному использованию приложения!
Тысячи инженеров узнали, как создавать удивительные приложения, используя ChatGPT, и вы тоже можете. В этом курсе используется проверенный временем, испытанный в бою метод, чтобы убедиться, что вы точно понимаете, как работает ChatGPT, и это идеальный путь, чтобы помочь вам получить новую работу в качестве программиста, работающего над приложениями с искусственным интеллектом.
Разница между этим курсом и всеми остальными заключается в том, что вы уйдете далеко за пределы основ простых запросов ChatGPT и поймете, как компании в настоящее время интегрируют генерацию текста в свои приложения.
Что вы построите?
Этот курс фокусируется на создании серии различных проектов с возрастающей сложностью. Вы начнете с азов, понимая, как программно получать доступ к ChatGPT 4. Затем мы быстро перейдем к более сложным проектам с большим количеством функций. К концу вы создадите полнофункциональное веб-приложение с функцией "Чат с PDF". Примечание: предыдущий опыт веб-разработки не требуется.
Вот частичный список некоторых тем, которые вы изучите:
Понимание принципов работы сложных конвейеров генерации текста
Написание многократно используемого кода с использованием цепей, предоставляемых LangChain
Соединение цепей различными способами для легкого и драматического изменения поведения ваших приложений
Хранение, извлечение и суммирование сообщений чата с использованием памяти разговора
Внедрение семантического поиска для Retrieval-Augmented Generation с использованием вложений
Генерация и хранение вложений в векторных базах данных, таких как ChromaDB и Pinecone
Использование ретриеверов для уточнения, уменьшения и ранжирования контекстных документов, обучение ChatGPT новой информации
Создание агентов для автоматического выполнения задач с использованием определенных вами целей
Написание инструментов и плагинов для предоставления ChatGPT доступа к внешнему миру
Поддержание постоянного фокуса на производительности через распределенную обработку с использованием Celery и Redis
Расширение LangChain для реализации потокового текстового взаимодействия между сервером и браузером
Улучшение качества вывода ChatGPT через механизмы обратной связи, предоставленные пользователями
Получение видимости в то, как пользователи взаимодействуют с вашими функциями генерации текста с использованием трассировки
Существует множество курсов, которые показывают, как использовать ChatGPT на очень базовом уровне. Этот курс - один из немногих онлайн, который выходит далеко за пределы основ, чтобы научить вас передовым техникам, которые сегодня используют ведущие компании. У меня есть страсть преподавать темы правильным образом - так, как вы действительно будете использовать технологию в реальном мире. Зарегистрируйтесь сегодня и присоединяйтесь ко мне!
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
[Optional] Understanding Refine, MapReduce, and MapRerank
Урок 34.
00:07:54
Removing Duplicate Documents
Урок 35.
00:11:13
Creating a Custom Retriever
Урок 36.
00:06:02
Custom Retriever in Action
Урок 37.
00:04:35
Visualizing Embeddings
Урок 38.
00:04:14
App Overview
Урок 39.
00:08:13
Understanding Tools
Урок 40.
00:10:55
Understanding ChatGPT Functions
Урок 41.
00:06:36
Defining a Tool
Урок 42.
00:05:52
Defining an Agent and AgentExecutor
Урок 43.
00:09:14
Understanding Agents and AgentExecutors
Урок 44.
00:04:45
Shortcomings in ChatGPT's Assumptions
Урок 45.
00:04:28
Recovering from Errors in Tools
Урок 46.
00:09:29
Adding Table Context
Урок 47.
00:05:21
Adding a Table Description Tool
Урок 48.
00:02:52
Being Direct with System Messages
Урок 49.
00:06:59
Adding Better Descriptions for Tool Arguments
Урок 50.
00:07:13
Tools with Multiple Arguments
Урок 51.
00:09:25
Memory vs Agent Scratchpad
Урок 52.
00:02:38
Preserving Messages with Agent Executor
Урок 53.
00:04:47
Understanding Callbacks
Урок 54.
00:05:04
Implementing a Basic Callback Handler
Урок 55.
00:11:23
More Handler Implementaion
Урок 56.
00:02:27
App Overview
Урок 57.
00:03:24
Taking a Look at Mockups
Урок 58.
00:04:44
Boilerplate Setup
Урок 59.
00:06:10
How This App is Designed
Урок 60.
00:04:29
Outlining the First Feature
Урок 61.
00:03:41
Loading and Splitting From a PDF
Урок 62.
00:02:17
Testing the PDF Upload
Урок 63.
00:06:31
Introducing Pinecone
Урок 64.
00:05:54
Initializing the Pinecone Client
Урок 65.
00:03:52
Adding Documents to the Vector Store
Урок 66.
00:06:11
Why is Processing Taking Forever?
Урок 67.
00:07:45
Introducing Background Jobs
Урок 68.
00:01:56
Redis Setup
Урок 69.
00:04:09
Adding in the Worker
Урок 70.
00:04:04
Queuing Up Jobs
Урок 71.
00:07:08
Updating Document Metadata
Урок 72.
00:07:59
Understanding the Apps Requirements
Урок 73.
00:12:09
Persistent Message Storage
Урок 74.
00:10:36
Introducing the Conversational Retrieval Chain
Урок 75.
00:04:57
Building the Retriever
Урок 76.
00:04:44
Custom History Objects
Урок 77.
00:08:53
Building a Custom SQL History
Урок 78.
00:04:59
Testing the Chain
Урок 79.
00:03:58
Streaming Text Generation
Урок 80.
00:05:12
Creating a Working Playground
Урок 81.
00:09:11
Experimenting with a Streaming Language Model
Урок 82.
00:06:53
Chains Don't Want to Stream
Урок 83.
00:04:34
Receiving Chunks with a Callback
Урок 84.
00:08:50
Extending a LLM Chain
Урок 85.
00:07:28
Adding a Queue for Communication
Урок 86.
00:04:14
The Chain Really Wants to Wait
Урок 87.
00:02:45
Solving the Slow Chain
Урок 88.
00:02:41
It Works!
Урок 89.
00:04:59
Ending the Loop
Урок 90.
00:03:37
Isolating the Queue and Handler
Урок 91.
00:04:47
Using a Mixin Approach
Урок 92.
00:06:59
Integrating the Streaming Code
Урок 93.
00:07:07
Testing the Streaming Setup
Урок 94.
00:04:38
Here's the Issue
Урок 95.
00:07:50
Isolating the Handler
Урок 96.
00:10:34
Streaming Complete!
Урок 97.
00:04:17
Random Component Parts
Урок 98.
00:05:19
Component Part Flow
Урок 99.
00:06:14
Partial KWArg Application
Урок 100.
00:04:35
Building Component Maps
Урок 101.
00:08:02
Randomly Picking a Component
Урок 102.
00:10:09
Generalizing Component Picking
Урок 103.
00:05:16
Collecting User Feedback
Урок 104.
00:06:52
Redis Connection Setup
Урок 105.
00:07:35
Storing Votes in Redis
Урок 106.
00:03:03
Weighted Randomness
Урок 107.
00:06:31
Extracting Scores
Урок 108.
00:07:33
Calculating the Average Score
Урок 109.
00:04:38
Selecting Components By Score
Урок 110.
00:02:45
Adding Score Observability
Урок 111.
00:03:50
Building the Score Aggregate
Урок 112.
00:02:37
Adding Another Form of Memory
Урок 113.
00:06:10
Window Memory Implementation
Урок 114.
00:04:32
Text Generation Tracing
Урок 115.
00:03:28
Langfuse Signup
Урок 116.
00:06:50
Adding in Tracing
Урок 117.
00:05:27
Understanding the Trace
Урок 118.
00:10:32
Automatic Trace Creation
Авторы - Stephen Grider, udemy
Stephen Grider
Стивен Грайдер (Stephen Grider) создавал сложные интерфейсы Javascript для ведущих корпораций в районе залива Сан-Франциско. Обладая врожденной способностью упрощать сложные темы, Стивен в течение многих лет наставлял инженеров, начинающих свою карьеру в разработке программного обеспечения, и теперь расширил этот опыт на Udemy, создав курс React с самым высоким рейтингом. Он преподает на Udemy, чтобы поделиться полученными знаниями с другими инже
+131
udemy
Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.
Госпади, какой подарок на НГ. Большое человеческое спасибо за этот курс
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
LangChain - Разрабатывайте приложения, работающие на основе LLM с использованием LangChain.
LangChain- Develop LLM powered applications with LangChain
Добро пожаловать на первый курс по LangChain на Udemy - Разблокирование потенциала LLM!Этот всесторонний курс разработан для того, чтобы научить вас БЫСТРО использовать библиотеку LangChain для приложений, работающих на основе LLM. Курс оснастит вас навыками и знаниями, необходимыми для разработки передовых решений LLM для широкого круга тем.Обратите внимание, что это не курс для начинающих. Предполагается, что у вас есть опыт в области программн
Разработка LLM-приложений с использованием LangChain
Developing LLM Apps with LangChain
LLM (Language Model) такие как GPT отлично справляются с ответами на вопросы о данных, на которых они были обучены... Но что, если вы хотите задать им вопросы о данных, на которых они не были обучены? Например, возможно, вы хотите спросить их о информации после даты их обучения или о данных из неопубликованных документов? Один из лучших способов сделать это - вводить информацию, даже большое количество информации, такую как книги и документы, в м
Овладейте LangChain, Pinecone и OpenAI. Создавайте практические приложения на основе генеративных LLM с использованием LangChain. Создавайте мощные веб-интерфейсы для ваших генеративных приложений с помощью Streamlit.Революция искусственного интеллекта здесь, и она изменит мир! Через несколько лет всё общество будет переформировано искусственным интеллектом.По окончании этого курса у вас будет прочное понимание основ LangChain, Pinecone и OpenAI.
Изучите использование API OpenAI для чатов, генерации изображений, преобразования текста в речь и речи в текст, чтобы вы могли внедрять ИИ-технологии в свои приложения. Кроме того, вы создадите собственное ИИ-приложение для составления здоровых ежедневных планов питания.
В этом курсе вы создадите 9 приложений с искусственным интеллектом. Научитесь использовать передовые технологии ИИ для создания инновационных и значимых стартапов. Курс охватывает различные приложения, от удаления фона на фото до генерации аватаров, расширения для написания текста и клона ChatGPT. Каждое приложение предназначено для обучения практическим навыкам разработки мощных и масштабируемых решений на базе ИИ. Курс обещает веселый и увлекат