Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай Build an LLM-powered Q&A App using LangChain, OpenAI and Python, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Купить сейчас
  • Урок 1. 00:05:25
    Project Demo
  • Урок 2. 00:07:16
    Introduction to LangChain
  • Урок 3. 00:11:02
    Setting Up The Environment: LangChain, Pinecone, and Python-dotenv
  • Урок 4. 00:06:14
    LLM Models (Wrappers): GPT-3
  • Урок 5. 00:04:42
    ChatModels: GPT-3.5-Turbo and GPT-4
  • Урок 6. 00:05:11
    Prompt Templates
  • Урок 7. 00:05:50
    Simple Chains
  • Урок 8. 00:08:08
    Sequential Chains
  • Урок 9. 00:04:01
    Introduction to LangChain Agents
  • Урок 10. 00:05:29
    LangChain Agents in Action
  • Урок 11. 00:01:53
    Short Recap of Embeddings
  • Урок 12. 00:06:58
    Introduction to Vector Databases
  • Урок 13. 00:09:20
    Splitting and Embedding Text Using LangChain
  • Урок 14. 00:07:54
    Inserting the Embeddings into a Pinecone Index
  • Урок 15. 00:07:54
    Asking Questions (Similarity Search)
  • Урок 16. 00:06:09
    Project Introduction
  • Урок 17. 00:07:28
    Loading Your Custom (Private) PDF Documents
  • Урок 18. 00:05:13
    Loading Different Document Formats
  • Урок 19. 00:04:38
    Public and Private Service Loaders
  • Урок 20. 00:06:39
    Chunking Strategies and Splitting the Documents
  • Урок 21. 00:11:18
    Embedding and Uploading to a Vector Database (Pinecone)
  • Урок 22. 00:10:34
    Asking and Getting Answers
  • Урок 23. 00:09:06
    Adding Memory (Chat History)