Erfahren Sie, wie Einbettungen und Vektorspeicher die Suche und Abfrage in Generative KI-Anwendungen unterstützen. Erforschen Sie die Grundlagen von Einbettungen, ihre Rolle bei der Darstellung von Text und wie sie mit Vektor-Datenbanken verbunden sind. Verstehen Sie, wie Sie Modelle zur Texteinbettung und VectorStore für eine effiziente Abfrage von Daten nutzen können. Machen Sie praktische Erfahrungen mit LangChain-Demos unter Verwendung von Loadern, Textsplittern und Einbettungen.

Beherrschen Sie LangChain Retrieval und Chains, um Ihre Generative KI-Workflows zu verbessern. Erfahren Sie, wie LangChain Retriever relevante Daten lokalisieren und wie verschiedene Kettentypen wie Sequential, Stuff, Refine und Map Reduce Informationen verarbeiten und verwalten. Lernen Sie anhand von Demos reale Anwendungen kennen und erfahren Sie, wie Sie Sequential Chains für eine optimierte KI-gesteuerte Aufgabenausführung erstellen.

Lernen Sie LangChain Memory und Agenten kennen, um dynamische, kontextbewusste GenAI-Anwendungen zu erstellen. Lernen Sie die Arten von Speicher in LangChain kennen und wie sie die Kontinuität der Konversation ermöglichen. Verstehen Sie, wie Agenten Entscheidungen treffen und mit Werkzeugen interagieren. Sammeln Sie praktische Erfahrungen beim Erstellen von LangChain-Agenten, bei der Verwendung von Speicher und beim Ausführen von lokalen Falcon LLM Modellen in realen KI-Workflows.