LangChain stellt eine Bibliothek zur Verfügung, mit der sich Anwendungen rund um Sprachmodelle strukturieren lassen. Machine Learning Engineers nutzen sie, um Ketten, Werkzeuge und Datenquellen zu verbinden.
!Kursinhalt
!1. Konzepte von LangChain
*Chains, Prompts und Agents
*Speicher und Werkzeuge
*typische Architekturen
!2. Integration von Modellen und Daten
*Anbindung verschiedener Modelle
*Dokumenten- und Vektorspeicher
*Retrieval- und Suchbausteine
!3. Gestaltung von Anwendungen
*Aufbau typischer Use Cases
*Fehlerbehandlung
*Beobachtung und Protokollierung
!4. Einsatz im Alltag
*Testen und Evaluieren
*Bereitstellung und Betrieb
*Weiterentwicklung der Anwendungen
!Berufliche Relevanz
*LangChain bündelt typische Muster für LLM-Anwendungen
*saubere Architektur erleichtert spätere Wartung
*strukturierte Beobachtung macht Verhalten nachvollziehbar