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Programa do Curso

Introdução ao LangChain

  • Visão geral do LangChain e seu propósito
  • Configuração do ambiente de desenvolvimento

Compreendendo Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

  • LLMs vs. modelos tradicionais
  • Capacidades e limitações dos LLMs

Componentes e Arquitetura do LangChain

  • Componentes principais do LangChain
  • Compreendendo a arquitetura e o fluxo de trabalho

Integrando LangChain com LLMs

  • Conectando o LangChain a LLMs como o GPT-4
  • Construindo correntes (chains) para tarefas específicas

Desenvolvimento de Aplicações Modulares

  • Criação de componentes modulares com LangChain
  • Reutilização de componentes entre diferentes aplicações

Exercícios Práticos com LangChain

  • Sessões de codificação prática
  • Desenvolvimento de aplicações de exemplo usando LangChain

Funcionalidades Avançadas do LangChain

  • Exploração de funcionalidades avançadas
  • Personalização do LangChain para casos de uso complexos

Melhores Práticas e Padrões

  • Melhores práticas de codificação com LangChain
  • Padrões de design para aplicações com IA

Solução de Problemas

  • Identificação de problemas comuns em aplicações desenvolvidas com LangChain
  • Técnicas e soluções de depuração (debugging)

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de programação em Python
  • Familiaridade com conceitos de IA e grandes modelos de linguagem

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
  • Engenheiros de Software
  • Entusiastas de IA
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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