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Prompting-LangChain-LLM

Category AI and LLM

LLM, Prompt Engineering e LangChain – Usare la moderna Intelligenza Artificiale

Descrizione

Il corso propone una introduzione ai concetti di trasformatori e LLM, con una panoramica dello scenario tecnologico attuale (2024) ed un breve riassunto di come si è arrivati al concetto di Trasformatori (GPT, ChatGPT, BERT).

Propone poi una serie di esercizi concreti basati su Python, che utilizzano le AI di OpenAI (famiglia ChatGPT) e Hugging Face (AI Open Source, gratuite ed espandibili), portando a mostrare come realizzare alcune applicazioni pratiche delle AI.

Durante lo sviluppo e la creazione delle applicazioni viene sviluppata la tecnica del Prompting, per guidare la AI nella generazione dei risultati.

Prerequisiti

Conoscenze base di Python.

Contenuti

Giornata 1: Fondamenti di LangChain e Integrazione con Modelli Generativi

Introduzione a LangChain e AI Generativa

  • Panoramica della Generative AI
  • Ruolo di LangChain nell'integrazione di modelli di linguaggio

Costruire Pipeline AI con LangChain

  • Cos'è una pipeline AI e come LangChain la gestisce
  • Componenti principali di una pipeline LangChain

Catene di LLM (Large Language Models)

  • Creare e gestire catene con modelli di linguaggio di grandi dimensioni
  • Come LangChain ottimizza l'interazione con gli LLM

Prompts Avanzati e Personalizzazione dei Modelli

  • Tecniche per progettare prompts efficaci
  • Personalizzare i modelli di linguaggio per casi d’uso specifici

Utilizzo delle API con LangChain

  • Integrazione di API esterne con LangChain
  • Creazione di applicazioni AI basate su API generative

Giornata 2: Applicazioni Avanzate e Deployment di Soluzioni AI Generative

Catene Multimodali e Complesse

  • Gestire dati strutturati e non strutturati
  • Integrazione di testo, immagini e altre forme di input

Gestione della Memoria in LangChain

  • Memoria contestuale per migliorare l'interazione AI
  • Archiviazione e richiamo delle conversazioni e dei dati

Integrazione di Modelli Esterni e Plug-in

  • Utilizzo di modelli preaddestrati e librerie esterne
  • Integrazione di strumenti e servizi AI aggiuntivi

Ottimizzazione delle Performance e della Scalabilità

  • Migliorare l'efficienza delle catene
  • Strategie di scaling per applicazioni LangChain

Deployment e Monitoraggio di Applicazioni AI

  • Deploy di applicazioni AI in ambienti di produzione
  • Monitoraggio e gestione delle performance

Source

Generative AI with LangChain

By Ben Auffarth