ШАГ
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей.
1 🚀 Вступление
1.1 🏁 Как правильно входить в курс
1.2 📈 Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
1.3 🔑 API ключ курса или от OpenAI?
2 🤖 Промптинг - объясни LLM, что тебе от неё надо!
2.1 📝 Введение в Prompt Engineering
2.2 👩🎨 Дизайн промптов в LangChain
3 🦜🔗 LangChain или причем тут попугаи?
3.1 🧠 Память в LangChain
3.2 🔗 Chains - собери свою цепь
3.3 🕵️♂️ Агенты intro
4 LLM и ваши данные | 🤖 + 🧠 = 🦞
4.1 📤 RAG с вашими данными
4.2 👨🔧👩🌾👷♂️ Собери свою банду агентов и завали босса
4.3 Prompt Engineering - был basic, стал advansic
5 Дообучение на своих данных | 🤖 + 💫 = 🚀
5.1 🧩 Open Source модели на замену ChatGPT.
5.2 🪗 fine-tuning языковых моделей на своих данных
6 А не сделать ли нам свой LLM-проект уже сейчас?!
6.1 🍕 Чат-бот заказчик и база знаний выдач
6.2 🇺🇸 AI English Assistant 🤖
6.3 👨🔧 Сдача проекта
3.2 🔗 Chains - собери свою цепь
Какие методы используются для вызова LCEL-цепочки?
stream
run
response
predict
batch
invoke
Комментария
Artem Leverkin
+ ainvoke для асинхронного вызова
Решения
Даниил
+
response
stream
invoke
predict
run
batch
+ ainvoke для асинхронного вызова