Visão Geral

O Curso LangChain Fundamentals, oferece uma introdução abrangente ao framework LangChain, focado na integração de Large Language Models (LLMs) em fluxos de trabalho complexos. O objetivo é capacitar os participantes a desenvolver aplicações com LLMs utilizando o LangChain de forma eficiente, desde a concepção até a implementação. Este curso irá explorar os principais conceitos do LangChain, suas funcionalidades, e como ele pode ser utilizado para criar pipelines de processamento de linguagem natural (NLP), além de outras aplicações que envolvem IA.

Este Curso LangChain Fundamentals, fornecerá uma base sólida para o uso de LangChain em aplicações práticas e preparará os alunos para avançar em áreas mais complexas, como personalização de LLMs e integração empresarial.

Objetivo

Após realizar este Curso LangChain Fundamentals, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos do LangChain e sua arquitetura.
• Utilizar LangChain para criar fluxos de trabalho automatizados com modelos de linguagem.
• Integrar o LangChain com diferentes fontes de dados e APIs.
• Desenvolver pipelines básicos de NLP e chatbots simples utilizando LLMs.
• Preparar e ajustar aplicações baseadas em LLM para necessidades específicas.

Publico Alvo

• Desenvolvedores iniciantes em IA que querem aprender a utilizar LLMs e NLP.
• Engenheiros de software interessados em integrar modelos de linguagem em aplicações.
• Cientistas de dados que desejam otimizar e automatizar processos de NLP.
• Profissionais de TI buscando explorar as potencialidades do LangChain em soluções de IA.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de programação em Python.
• Noções introdutórias de Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural (NLP).
• Familiaridade com APIs é recomendada, mas não obrigatória.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução ao LangChain

1. O que é LangChain?
2. Visão geral da arquitetura do LangChain.
3. Casos de uso de LangChain para NLP e LLMs.

Fundamentos dos Large Language Models (LLMs)

1. O que são LLMs e como eles funcionam?
2. Principais LLMs disponíveis no mercado (GPT-3, BERT, etc.).
3. Aplicações práticas de LLMs no LangChain.

Configuração do Ambiente

1. Instalação do LangChain e dependências.
2. Introdução ao ambiente de desenvolvimento Python para LangChain.
3. Primeiros passos: criando uma aplicação simples com LangChain.

Manipulação de Documentos e Linguagem Natural

1. Processamento de textos longos com LangChain.
2. Sumarização e extração de informações textuais.
3. Técnicas de divisão de documentos para NLP.

Criação de Pipelines Simples com LangChain

1. Definição de fluxos de trabalho com LLMs.
2. Automatização de tarefas de NLP com LangChain.
3. Projeto prático: criação de um pipeline simples para análise de texto.

Memória e Contexto em Aplicações de IA

1. Como LangChain gerencia memória e contexto?
2. Persistência de estados de conversas e interações.
3. Implementação de um chatbot simples com LangChain.

Integração com APIs e Ferramentas Externas

1. Conexão do LangChain com APIs externas.
2. Integração de dados dinâmicos em pipelines de NLP.
3. Automação de respostas em tempo real com LLMs.

Projeto Final: Construção de uma Aplicação Completa

1. Definição do projeto: construir uma aplicação de NLP com LangChain.
2. Integração com APIs e bancos de dados.
3. Deploy da aplicação em um ambiente local.