In diesem Modul werden wir uns mit den grundlegenden Aspekten von OpenAI befassen und seine Geschichte sowie leistungsstarke Sprachmodelle wie GPT-3 und Codex erforschen. Außerdem werden wir die praktischen Schritte zur Einrichtung und Nutzung der API von OpenAI für verschiedene Anwendungen behandeln.

In diesem Modul werden wir eine praktische Implementierung von LangChain demonstrieren, um die Fähigkeiten zur Beantwortung von Fragen zu verbessern, und Sie durch die Installation von Anaconda führen, das für unsere kommenden Projekte mit Jupyter Notebooks unerlässlich ist.

In diesem Modul wird ein Überblick über die verschiedenen Module von LangChain gegeben, darunter Modelle, Prompts, Speicher, Indizes, Ketten, Agenten und Rückrufe, wobei ihre Funktionalitäten und praktischen Anwendungen hervorgehoben werden.

In diesem Modul werden wir Sie durch die Erstellung einer einfachen Frage-Antwort-App mit LangChain führen. Sie werden verschiedene Modelle untersuchen, die Projektumgebung einrichten und eine Anwendung erstellen, die LangChain für effektive KI-gesteuerte Interaktionen nutzt.

In diesem Modul führen wir Sie durch die Entwicklung einer einfachen Konversations-App mit LangChain. Sie werden lernen, die Umgebung zu konfigurieren, den Chatbot einzurichten und benutzerdefinierte Konversationskontexte für eine interaktive Benutzererfahrung zu implementieren.

In diesem Modul werden wir die Einbettung von Wörtern und ihre Anwendung in Projekten des Maschinellen Lernens untersuchen. Sie werden lernen, Texteinbettungen mit LangChain zu implementieren und eine Anwendung zu erstellen, die Kindern hilft, ähnliche Wörter und Objekte zu verstehen.

In diesem Modul werden wir uns mit dem Prompt-Modul in LangChain beschäftigen und lernen, wie man effektive Prompts entwirft, Prompt-Vorlagen verwendet und Merkmale wie Beispielselektoren und Output-Parser untersucht, um die Antworten des Modells zu optimieren.

In diesem Modul werden wir eine Marketingkampagnen-App mit LangChain erstellen. Sie werden lernen, Jupyter Notebooks in Python-Skripte zu konvertieren, eine Benutzeroberfläche mit Streamlit zu entwickeln und Frontend- und Backend-Komponenten für eine nahtlose Anwendung zu integrieren.

In diesem Modul werden wir uns auf die Speichermodule in LangChain konzentrieren, die Bedeutung des Gesprächspufferspeichers hervorheben und verschiedene Arten von Speicher erforschen, um KI-Interaktionen durch das Behalten und den Recall von vergangenen Gesprächen zu verbessern.

In diesem Modul werden wir Sie durch die Erstellung eines ChatGPT-Klons mit Zusammenfassungsfunktionen führen. Sie lernen, die Projektumgebung einzurichten, eine Konversationsansicht zu implementieren und den Chatbot mit Merkmalen wie dynamischen Eingaben und Benutzer-API-Schlüsseln zu erweitern.

In diesem Modul werden wir uns mit dem Modul Data Connection in LangChain beschäftigen und seine Bedeutung und Funktionalität erforschen. Sie werden lernen, Daten zu verarbeiten, Vektor Einbettungen zu erstellen und Retriever zu verwenden, um relevante Informationen effizient abzurufen.

In diesem Modul werden wir eine Anwendung zur Erstellung von MCQs mit LangChain erstellen. Sie werden lernen, Dokumente zu laden, Einbettungen zu erstellen, Antworten abzurufen und die Ausgabe in einem MCQ-Format für praktische Anwendungen zu formatieren.

In diesem Modul werden wir das Konzept der Ketten in LangChain erforschen und lernen, wie man verschiedene LLMs verbindet, generische und sequentielle Ketten implementiert und Utility-Ketten zur Vereinfachung komplexer Aufgaben und zur Einsparung von Entwicklungszeit einsetzt.

In diesem Modul werden wir die Konzepte der Aktionsagenten und der Plan- und Ausführungsagenten in LangChain erkunden. Sie werden lernen, wie diese Agenten Entscheidungen treffen und Pläne erstellen und ihre Funktionalitäten für intelligentere und effizientere Ergebnisse kombinieren.

In diesem Modul erstellen wir ein Datenanalyse-Tool, das CSV-Dateien auf der Basis von Benutzerabfragen verarbeitet. Sie werden lernen, die Anwendung einzurichten, die UI zu implementieren und LangChain und OpenAI zu verwenden, um Antworten aus CSV-Daten zu analysieren und zu generieren.

In diesem Modul werden wir mit LangChain ein Tool zum Schreiben von YouTube-Skripten entwickeln. Sie werden lernen, die Projektumgebung einzurichten, die UI zu erstellen und LangChain zu integrieren, um dynamische und ansprechende Videoskripte auf der Grundlage von Benutzereingaben zu erstellen.

In diesem Modul führen wir Sie durch die Erstellung eines Chatbots für Websites mit LangChain. Sie werden lernen, wie Sie Data Scraping implementieren, eine Benutzeroberfläche einrichten und Frontend- und Backend-Komponenten integrieren, um natürlichsprachliche Unterstützung auf Ihrer Website anzubieten.

In diesem Modul werden wir ein automatisches Tool zur Klassifizierung von Tickets mit LangChain erstellen. Sie lernen, die UI zu implementieren, Dokumenten-Uploads zu verarbeiten und ein Modell zur Klassifizierung von Tickets in verschiedene Abteilungen auf der Grundlage von Benutzerabfragen zu trainieren.

In diesem Modul werden wir mit LangChain ein Tool zur Unterstützung der Personalabteilung beim Screening von Lebensläufen erstellen. Sie werden lernen, das Projekt einzurichten, Lebensläufe zu analysieren und sie mit Stellenbeschreibungen abzugleichen, um den Auswahlprozess zu vereinfachen und die Effizienz der Personalabteilung zu steigern.

In diesem Modul stellen wir Ihnen das Modell LLAMA 2 vor, ein leistungsstarkes Open Source-Tool von Meta. Sie lernen seine Versionen, Parametergrößen und potenziellen Anwendungen in der generativen KI kennen und erfahren, wie Sie LLAMA 2 herunterladen und für die lokale Nutzung einrichten.

In diesem Modul führen wir Sie durch die Entwicklung eines E-Mail-Generators mit LangChain und LLAMA 2. Sie lernen, das Projekt einzurichten, die Benutzeroberfläche zu entwerfen und das LLAMA 2-Modell zu implementieren, um dynamische und personalisierte E-Mail-Inhalte zu erzeugen.

In diesem Modul bauen wir einen Bot zur Rechnungsextraktion mit LangChain und LLAMA 2. Sie lernen, die Datenextraktion aus PDF-Rechnungen zu implementieren, die extrahierten Daten zu verarbeiten und eine Benutzeroberfläche zum Anzeigen und Herunterladen der Ergebnisse zu erstellen.

In diesem Modul erstellen wir ein Hilfsmittel für Text-zu-SQL-Abfragen unter Verwendung von LangChain, Google Colab und LLAMA 2. Sie lernen, die Umgebung einzurichten, Pipelines für die Vorhersage von Texten zu implementieren und LangChain zu nutzen, um SQL-Abfragen auf der Basis von Benutzereingaben zu generieren.

In diesem Modul werden wir ein Tool zur Zusammenfassung von Kundenanrufen mit LangChain, OpenAI und Zapier erstellen. Sie werden lernen, das UI und die Backend-Logik für die Verarbeitung von Anrufdaten zu implementieren, die Zusammenfassung zu automatisieren und ein E-Mail-Benachrichtigungssystem für ein effizientes Customer Care Management einzurichten.