Soluções praktische Übungen sob medida

Explore ferramentas praktische Übungen configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

praktische Übungen

  • Bootcamp prático que ensina desenvolvedores a construir Agentes de IA com LangChain e Python por meio de laboratórios práticos.
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    O que é LangChain with Python Bootcamp?
    Este bootcamp cobre o framework LangChain de ponta a ponta, permitindo que você construa Agentes de IA em Python. Você explorará templates de prompts, composição de cadeias, ferramentas de agentes, memória conversacional e recuperação de documentos. Através de notebooks interativos e exercícios detalhados, você implementará chatbots, fluxos de trabalho automatizados, sistemas de perguntas e respostas e cadeias de agentes personalizadas. Ao final do curso, você entenderá como implantar e otimizar agentes baseados em LangChain para diversas tarefas.
  • Lernmi aprimora a comunicação por meio de dramatizações e feedback personalizado.
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    O que é Lernmi?
    Lernmi é um aplicativo de ponta que se concentra em melhorar as habilidades de comunicação ao incorporar exercícios de dramatização com base em cenários da vida real. Ele combina aprendizado teórico com treinamento prático, apoiado por feedback personalizado de mentores especializados. Essa abordagem garante que os usuários possam se relacionar com situações do mundo real, praticando e refinando suas habilidades interpessoais para se tornarem comunicadores mais eficazes.
  • Workshop prático baseado em Python para construir Agentes de IA com API OpenAI e integrações de ferramentas personalizadas.
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    O que é AI Agent Workshop?
    O Workshop de Agentes de IA é um repositório abrangente que oferece exemplos práticos e templates para desenvolver Agentes de IA com Python. Inclui notebooks Jupyter demonstrando estruturas de agentes, integrações de ferramentas (por exemplo, busca na web, operações de arquivo, consultas a banco de dados), mecanismos de memória e raciocínio multi-etapas. Os usuários aprendem a configurar planejadores de agentes personalizados, definir esquemas de ferramentas e implementar fluxos de trabalho conversacionais baseados em loops. Cada módulo apresenta exercícios sobre manejo de falhas, otimização de prompts e avaliação das saídas do agente. A base de código suporta chamadas de funções do OpenAI e conectores LangChain, permitindo extensa extensão para tarefas específicas de domínio. Ideal para desenvolvedores que desejam fazer protótipos de assistentes autônomos, bots de automação de tarefas ou agentes de perguntas e respostas, fornecendo uma trajetória passo a passo do agente básico até fluxos de trabalho avançados.
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