강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
AI Development

/

AI Agent Development

Cơ bản về LangChain dành cho người mới bắt đầu

Học các khái niệm cơ bản và cách sử dụng 랭체인 (LangChain) thông qua 파이썬. Các bài thực hành sẽ được thực hiện chủ yếu trong môi trường 구글 코랩 (colab), và tài liệu sẽ được cung cấp qua 깃헙 (Github).

(4.8) 251 đánh giá

4,167 học viên

  • pdstudio
실습 중심
저자 직강
생성형ai
LangChain
LLM
openAI API
Python
Thumbnail

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Sử dụng OpenAI API (Tìm hiểu cấu trúc mô hình LLM)

  • Triển khai hệ thống QA bằng RAG

Kiến thức cơ bản về LangChain dành cho người mới bắt đầu

Đây là khóa học giới thiệu về LangChain, một khuôn khổ tiêu biểu để phát triển các ứng dụng LLM một cách dễ dàng và thuận tiện.





Tìm hiểu về những điều này

Cấu trúc cơ bản của LangChain

  • Tìm hiểu các khái niệm cơ bản và cách sử dụng LangChain thông qua thực hành thực tế.

  • Áp dụng phiên bản ổn định mới nhất (v0.1.10).

LangChain v0.1.1*

Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG)

  • Chúng tôi sẽ nghiên cứu RAG, một kỹ thuật tiêu biểu có thể ngăn ngừa ảo giác trong các mô hình AI tạo ra dựa trên LLM.

Môi trường Google Colab Lab

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và Phiên bản (OS): Windows

  • Công cụ được sử dụng: Google Colab, OpenAI API yêu cầu khóa xác thực

  • Thông số kỹ thuật của PC: Không áp dụng (thông số kỹ thuật cho phép Google Colab chạy bình thường)

Tài liệu học tập

Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

  • Những người có kiến thức cơ bản về Python và hiểu biết về máy học


  • Nó không đề cập đến cú pháp Python hoặc các nguyên tắc trí tuệ nhân tạo.

  • Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc ý kiến nào, xin vui lòng hỏi.


Hướng dẫn bài giảng liên kết (1)

  • RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (hợp tác với LangChain)

  • Từ việc triển khai RAG đến đánh giá hiệu suất -

    Phát triển AI thực tế trong 9 giờ

    • Thực hành xây dựng hệ thống RAG dựa trên LangChain

    • Học các kỹ thuật RAG nâng cao

    • Phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống RAG

    • Cú pháp LCEL mới nhất của LangChain và cách sử dụng Runnable


  • Liên kết: https://inf.run/mdYe4

Hướng dẫn bài giảng liên kết (2)

  • Xây dựng Chatbot Python & RAG với các dự án - Sử dụng LangChain và Gradio

  • Bao gồm tổng cộng 4 dự án


    • Một chatbot QA đơn giản: Hiểu về môi trường phát triển, cấu trúc chuỗi LLM và giao diện Gradio

    • Chatbot RAG dựa trên PDF: Hiểu về kỹ thuật RAG, các tham số mô hình và triển khai giao diện chatbot.

    • Chatbot phân tích dữ liệu: Tải lên tệp CSV và phân tích dữ liệu (Đại lý đơn lẻ)

    • Chatbot phân tích đầu tư: Nghiên cứu tiền điện tử và phân tích đầu tư (Nhiều tác nhân)

  • Liên kết: https://inf.run/PfJaS

Hướng dẫn bài giảng liên kết (3)

  • Phân tích dữ liệu LLM - Từ thu thập dữ liệu web đến hệ thống đề xuất

  • Nâng cấp lên LangChain và LLM

    Thu thập dữ liệu web và phân tích dữ liệu


    • Thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập/scraping web

    • Thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu bằng các công cụ LangChain và LLM

    • Phân tích dự đoán sử dụng LLM (phân tích tình cảm, tóm tắt, đề xuất sản phẩm, v.v.)

  • Liên kết: https://inf.run/QYw3Q

Hướng dẫn bài giảng liên kết (4)

  • Hệ thống RAG được triển khai với các tác nhân AI (với LangGraph)

  • Một tác nhân AI thông minh để tạo tìm kiếm tăng cường (RAG) được triển khai bằng LangGraph.


    • Thiết kế và triển khai cấu trúc tác nhân AI bằng LangGraph

    • Áp dụng các tác nhân AI vào Tạo ra Tăng cường Truy xuất (RAG)

    • Mở rộng khả năng của tác nhân AI bằng cách triển khai chức năng gọi công cụ.

    • Nắm vững các kiến trúc RAG tác nhân mới nhất, bao gồm RAG thích ứng, RAG tự thân và RAG sửa lỗi.

  • Liên kết: https://inf.run/hTwjC

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người mới học LangChain lần đầu

  • Người mới bắt đầu quan tâm đến AI tạo sinh

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python

  • Học máy cơ bản

Xin chào
Đây là

13,694

Học viên

481

Đánh giá

132

Trả lời

4.8

Xếp hạng

7

Các khóa học

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

 

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

 

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

  

[집필]

 

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

Chương trình giảng dạy

Tất cả

7 bài giảng ∙ (1giờ 46phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

251 đánh giá

4.8

251 đánh giá

  • mjkim8564718님의 프로필 이미지
    mjkim8564718

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    Đã chỉnh sửa

    5

    100% đã tham gia

    Tôi đến đây vì tò mò về LangChain và thấy nó rất hữu ích!

    • pdstudio
      Giảng viên

      Rất vui vì đã giúp được bạn. 😊 Cảm ơn bạn! 👍

  • hc76kim3218님의 프로필 이미지
    hc76kim3218

    Đánh giá 7

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    • sunnylgcns님의 프로필 이미지
      sunnylgcns

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      43% đã tham gia

      • cjaesung님의 프로필 이미지
        cjaesung

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        Cảm ơn bạn đã giải thích dễ hiểu ngay cả cho người mới bắt đầu.

        • pdstudio
          Giảng viên

          Cảm ơn bạn! 👍

      • dlsdud07045473님의 프로필 이미지
        dlsdud07045473

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        43% đã tham gia

        Miễn phí

        Khóa học khác của pdstudio

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!