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實務應用

  • Bootcamp pratique enseignant aux développeurs à créer des agents AI avec LangChain et Python à travers des laboratoires pratiques.
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    Qu'est-ce que LangChain with Python Bootcamp ?
    Ce bootcamp couvre le cadre LangChain de bout en bout, vous permettant de créer des agents IA en Python. Vous explorerez les modèles de prompt, la composition de chaînes, l'outilage d'agents, la mémoire conversationnelle et la récupération de documents. Grâce à des notebooks interactifs et des exercices détaillés, vous implémenterez des chatbots, des workflows automatisés, des systèmes de questions-réponses et des chaînes d'agents personnalisés. À la fin du cours, vous saurez déployer et optimiser des agents basés sur LangChain pour diverses tâches.
    Fonctionnalités principales de LangChain with Python Bootcamp
    • Création et gestion de modèles de prompt
    • Composition de chaînes pour des workflows multi-étapes
    • Intégration d'outils d'agents (API, bases de données, recherche)
    • Modules de mémoire conversationnelle et documentaire
    • Exemples de déploiement et meilleures pratiques
  • Un framework Python open-source fournissant une mémoire modulaire, la planification et l'intégration d'outils pour la création d'agents autonomes alimentés par LLM.
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    Qu'est-ce que CogAgent ?
    CogAgent est une bibliothèque Python open-source axée sur la recherche, conçue pour rationaliser le développement d'agents IA. Elle fournit des modules principaux pour la gestion de la mémoire, la planification et le raisonnement, l'intégration d'outils et d'API, ainsi que l'exécution en chaîne de pensée. Grâce à son architecture hautement modulaire, les utilisateurs peuvent définir des outils, des mémoires et des politiques d'agents personnalisés pour créer des chatbots conversationnels, des planificateurs de tâches autonomes et des scripts d'automatisation de workflow. CogAgent supporte l'intégration avec des modèles de langage populaires tels qu'OpenAI GPT et Meta LLaMA, permettant aux chercheurs et développeurs d'expérimenter, d'étendre et de faire évoluer leurs agents intelligents pour diverses applications réelles.
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