LangChain Tutorial
Dieses Projekt ist ein umfassendes Tutorial zu LangChain, einem Framework zur Entwicklung von Anwendungen, die von Sprachmodellen angetrieben werden. Das Notebook demonstriert, wie LLM-Anwendungen mit LangChain erstellt werden, Integration mit OpenAIs GPT-Modellen und Verwendung von LangSmith für Tracing und Überwachung. Das Tutorial deckt grundlegende Konzepte ab, einschließlich Prompt-Vorlagen, Chains, Output-Parser und LangSmith-Integration für Tests und Debugging. Es bietet praktische Beispiele für Chain-Komposition, Prompt-Engineering und Observability-Setup über verschiedene Plattformen.
Übersicht
Dieses Projekt ist ein umfassendes Tutorial zu LangChain, einem Framework zur Entwicklung von Anwendungen, die von Sprachmodellen angetrieben werden. Das Notebook demonstriert, wie LLM-Anwendungen mit LangChain erstellt werden, Integration mit OpenAIs GPT-Modellen und Verwendung von LangSmith für Tracing und Überwachung. Das Tutorial deckt grundlegende Konzepte ab, einschließlich Prompt-Vorlagen, Chains, Output-Parser und LangSmith-Integration für Tests und Debugging. Es bietet praktische Beispiele für Chain-Komposition, Prompt-Engineering und Observability-Setup über verschiedene Plattformen.
Schlüsselfunktionen
LangChain-Framework-Integration für LLM-Anwendungen
OpenAI GPT-3.5-turbo-Integration
Prompt-Vorlagen und Chain-Komposition
Output-Parser für strukturierte Antworten
LangSmith-Tracing und -Überwachung
Jupyter Notebook-Tutorial-Format
Praktische Beispiele und Übungen
Observability-Setup über Plattformen
Technische Highlights
Erstellung umfassendes LangChain-Tutorial mit praktischen Beispielen
Integration OpenAI API für LLM-Interaktionen
Demonstration von Prompt-Engineering und Chain-Kompositionstechniken
Setup von LangSmith für Anwendungs-Tracing und Debugging
Bereitstellung praktischer Beispiele für den Aufbau von LLM-Anwendungen
Herausforderungen und Lösungen
Prompt-Engineering
Entwurf effektiver Prompt-Vorlagen und Chain-Kompositionen für zuverlässige LLM-Antworten
Observability
Integration von LangSmith für Tracing und Überwachung des LLM-Anwendungsverhaltens
Chain-Komposition
Aufbau komplexer Chains mit ordnungsgemäßer Fehlerbehandlung und Output-Parsing
Technologien
Framework
LLM
Tools
Language
Environment
Projektinformationen
- Status
- Completed
- Jahr
- 2024
- Architektur
- Tutorial/Bildungsprojekt
- Category
- Maschinelles Lernen