Langchain в действии: создание готового к производству LLM-приложения на русском
#2118028
LangChain in Action : Building production ready LLM application (B0FK12LXKY)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Robert J Godwin | #476: Разработка приложений
LangChain в действии. Выйдите за рамки простых вызовов API и создайте будущее искусственного интеллекта. Большие языковые модели меняют мир, но одной мощной модели недостаточно. Для создания реальных, ценных приложений вам необходимо освоить искусство проектирования ИИ. Эта книга — ваше практическое руководство, основанное на проектах, по переходу от базовых прототипов к производственным автономным системам ИИ с помощью LangChain.
(Краткое содержание)
«LangChain в действии» — это исчерпывающее руководство для разработчиков на Python, готовых создавать надежные, масштабируемые и отказоустойчивые приложения с помощью фреймворка LangChain. Шаг за шагом вы научитесь создавать сложные системы, способные рассуждать, действовать и запоминать. Забудьте о примерах типа «Привет, мир»; вы создадите с нуля четыре проекта производственного уровня: разговорный чат-бот RAG, способный запрашивать ваши личные документы, помощник для веб-серфинга, автономный аналитик баз данных SQL и многоагентную группу для создания контента.
Эта книга — ваше практическое путешествие от разработчика, использующего ИИ, до инженера по искусственному интеллекту, создающего интеллектуальные системы. Внутри вы освоите:
Полный цикл разработки ИИ: от основ языка выражений LangChain (LCEL) до продвинутого проектирования агентов.
Генерация с расширенными возможностями поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG): Изучите полный конвейер RAG, от сбора данных и их встраивания в векторные хранилища (например, ChromaDB) до создания чат-ботов с сохранением состояния и возможностью диалогового взаимодействия, основанных на ваших собственных частных данных.
Автономные агенты ИИ: наделите свой ИИ способностью действовать. Научитесь создавать мощных агентов с помощью инструментов, позволяющих им просматривать веб-страницы (Tavily), выполнять вычисления и даже писать и выполнять собственные SQL-запросы.
Взаимодействие нескольких агентов: погрузитесь в передовые технологии с CrewAI, чтобы создать команду специализированных агентов, которые будут сотрудничать для решения сложных многоэтапных задач.
Рекомендации по подготовке к производству: освойте важнейший «последний этап» разработки. Научитесь отлаживать системы с помощью трассировки LangSmith, создавать «эталонные наборы данных» для автоматизированной оценки и регрессионного тестирования, а также развертывать приложение в виде масштабируемого API с помощью FastAPI и Docker.
Эта книга, написанная для разработчиков на Python, не требует предварительного опыта в области машинного обучения. Она содержит множество полных, работающих примеров кода, профессиональные советы и акцент на современных, передовых методах, которые сделают вас востребованным инженером в области искусственного интеллекта.
Независимо от того, создаете ли вы внутреннего бота для вопросов и ответов, голосового помощника для работы с клиентами или инструменты автономного управления нового поколения, LangChain in Action — это ваше незаменимое руководство по созданию готовых к внедрению в производство приложений на основе LLM.
(Краткое содержание)
«LangChain в действии» — это исчерпывающее руководство для разработчиков на Python, готовых создавать надежные, масштабируемые и отказоустойчивые приложения с помощью фреймворка LangChain. Шаг за шагом вы научитесь создавать сложные системы, способные рассуждать, действовать и запоминать. Забудьте о примерах типа «Привет, мир»; вы создадите с нуля четыре проекта производственного уровня: разговорный чат-бот RAG, способный запрашивать ваши личные документы, помощник для веб-серфинга, автономный аналитик баз данных SQL и многоагентную группу для создания контента.
Эта книга — ваше практическое путешествие от разработчика, использующего ИИ, до инженера по искусственному интеллекту, создающего интеллектуальные системы. Внутри вы освоите:
Полный цикл разработки ИИ: от основ языка выражений LangChain (LCEL) до продвинутого проектирования агентов.
Генерация с расширенными возможностями поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG): Изучите полный конвейер RAG, от сбора данных и их встраивания в векторные хранилища (например, ChromaDB) до создания чат-ботов с сохранением состояния и возможностью диалогового взаимодействия, основанных на ваших собственных частных данных.
Автономные агенты ИИ: наделите свой ИИ способностью действовать. Научитесь создавать мощных агентов с помощью инструментов, позволяющих им просматривать веб-страницы (Tavily), выполнять вычисления и даже писать и выполнять собственные SQL-запросы.
Взаимодействие нескольких агентов: погрузитесь в передовые технологии с CrewAI, чтобы создать команду специализированных агентов, которые будут сотрудничать для решения сложных многоэтапных задач.
Рекомендации по подготовке к производству: освойте важнейший «последний этап» разработки. Научитесь отлаживать системы с помощью трассировки LangSmith, создавать «эталонные наборы данных» для автоматизированной оценки и регрессионного тестирования, а также развертывать приложение в виде масштабируемого API с помощью FastAPI и Docker.
Эта книга, написанная для разработчиков на Python, не требует предварительного опыта в области машинного обучения. Она содержит множество полных, работающих примеров кода, профессиональные советы и акцент на современных, передовых методах, которые сделают вас востребованным инженером в области искусственного интеллекта.
Независимо от того, создаете ли вы внутреннего бота для вопросов и ответов, голосового помощника для работы с клиентами или инструменты автономного управления нового поколения, LangChain in Action — это ваше незаменимое руководство по созданию готовых к внедрению в производство приложений на основе LLM.