LangChain Tutorial
Ce projet est un tutoriel complet sur LangChain, un framework pour développer des applications alimentées par des modèles de langage. Le notebook démontre comment construire des applications LLM en utilisant LangChain, intégrer avec les modèles GPT d'OpenAI et utiliser LangSmith pour le traçage et la surveillance. Le tutoriel couvre les concepts fondamentaux incluant modèles de prompts, chaînes, analyseurs de sortie et intégration LangSmith pour tests et débogage. Il fournit des exemples pratiques de composition de chaînes, ingénierie de prompts et configuration d'observabilité à travers différentes plateformes.
Aperçu
Ce projet est un tutoriel complet sur LangChain, un framework pour développer des applications alimentées par des modèles de langage. Le notebook démontre comment construire des applications LLM en utilisant LangChain, intégrer avec les modèles GPT d'OpenAI et utiliser LangSmith pour le traçage et la surveillance. Le tutoriel couvre les concepts fondamentaux incluant modèles de prompts, chaînes, analyseurs de sortie et intégration LangSmith pour tests et débogage. Il fournit des exemples pratiques de composition de chaînes, ingénierie de prompts et configuration d'observabilité à travers différentes plateformes.
Fonctionnalités clés
Intégration du framework LangChain pour applications LLM
Intégration OpenAI GPT-3.5-turbo
Modèles de prompts et composition de chaînes
Analyseurs de sortie pour réponses structurées
Traçage et surveillance LangSmith
Format tutoriel Jupyter Notebook
Exemples pratiques et exercices
Configuration d'observabilité à travers plateformes
Principales fonctionnalités
Création d'un tutoriel LangChain complet avec exemples pratiques
Intégration de l'API OpenAI pour interactions LLM
Démonstration de techniques d'ingénierie de prompts et composition de chaînes
Configuration de LangSmith pour traçage et débogage d'applications
Fourniture d'exemples pratiques pour construire des applications LLM
Défis et solutions
Ingénierie de Prompts
Conception de modèles de prompts efficaces et compositions de chaînes pour réponses LLM fiables
Observabilité
Intégration de LangSmith pour traçage et surveillance du comportement des applications LLM
Composition de Chaînes
Construction de chaînes complexes avec gestion d'erreurs appropriée et analyse de sortie
Technologies
Framework
LLM
Tools
Language
Environment
Informations du projet
- Statut
- Completed
- Année
- 2024
- Architecture
- Projet Tutoriel/Éducatif
- Category
- Apprentissage automatique