LangChain: Tworzenie Aplikacji z AI w Pythonie

W etapie "Teoria LLM i budowania aplikacji AI" nauczysz się o Large Language Models (LLM) i innych rodzajach modeli AI, w tym o GPT i modelach open-source. Zdobędziesz wiedzę na temat podstaw Prompt Engineering, w tym technik takich jak Few Shots Prompting, Chain of Thought oraz React Prompting. Dodatkowo, przejdziesz przez proces instalacji LangChain i stworzysz swoje pierwsze "Hello World" w tym środowisku. Ten etap kursu zapewni Ci solidne podstawy do tworzenia i wykorzystywania zaawansowanych aplikacji AI.

W etapie "Podstawy LangChain" nauczysz się tworzyć aplikacje AI, zaczynając od stworzenia czatu opartego o dokumenty. Poznasz RAG (Retrieval-Augmented Generation), co pomoże Ci w zrozumieniu, jak AI wykorzystuje informacje z różnych źródeł. Następnie zgłębisz wiedzę na temat embeddings, DocumentLoader i Chroma, co jest kluczowe do tworzenia baz wektorowych. Nauczysz się również, jak używać RetrievalQA Chain do efektywnego przekazywania wiedzy do AI. Na koniec, zaimplementujesz prosty interfejs czatu w Pythonie z wykorzystaniem Gradio, co pozwoli Ci na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy.

W etapie "AI Agents w LangChain" nauczysz się budować aplikacje AI, takie jak aplikacja dietetyczna AI, wykorzystując React do promptowania i wykonywania zadań. Zajmiesz się także integracją z zewnętrznymi serwisami i nauczysz się tworzyć interfejsy użytkownika w Pythonie przy użyciu Streamlit, co pozwoli Ci na stworzenie bardziej interaktywnych i funkcjonalnych aplikacji AI.