Создание приложений с искусственным интеллектом с помощью LangChain.js

Современная разработка программного обеспечения все больше сосредотачивается на интеграции больших языковых моделей в функциональные приложения, которые решают реальные проблемы. Этот курс предоставляет четкий путь для разработчиков, чтобы использовать мощь ИИ, используя LangChain.js для создания интеллектуальных, осведомленных о данных инструментов. Вы перейдете от понимания основных концепций ИИ к архитектуре систем, которые могут обрабатывать, хранить и извлекать информацию для ответа на сложные запросы. Сосредоточив внимание на логике, лежащей в основе оркестрации ИИ, вы узнаете, как соединять различные компоненты для создания сплоченного и гибкого приложения. Что вы узнаете: - Понять основные компоненты LangChain.js и как они взаимодействуют в системе - Настройка векторных баз данных для эффективного хранения и запроса высокомерных данных - Внедрение генерации поиска-дополнения (RAG) для заземления ответов ИИ в конкретных наборах данных - Применять методы оперативного проектирования для повышения надежности модели и качества выходных данных - Разработка прикладных потоков, которые обрабатывают текстовую обработку и загрузку документов - Создание функциональной внутренней системы базы знаний с использованием структурированных моделей поиска Курс начинается с основных определений цепей, загрузчиков и схем, а затем переходит к практическому внедрению подключений к базе данных и логики запросов. Вы прочитываете подробные объяснения и изучаете фрагменты кода, которые иллюстрируют, как управлять потоком данных между пользователем и языковой моделью. Этот курс предназначен для начинающих и веб-разработчиков, которые хотят начать создавать с помощью искусственного интеллекта; не требуется предыдущий опыт работы с LangChain или векторными базами данных. Начните читать сегодня, чтобы создать свое первое приложение, основанное на искусственном интеллекте.