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Curso

LangChain e Python:

criando ferramentas com a LLM OpenAI

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

2696

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Configure e utilize LangChain para interagir com APIs de modelos de linguagem
  • Automatize consultas a APIs GPT com Python
  • Crie fluxos de trabalho inteligentes e dinâmicos utilizando LangChain
  • Simplifique a integração com modelos de linguagem para desenvolvimento de aplicações
  • Utilize múltiplos prompts em paralelo para otimizar a obtenção de respostas
  • Implemente padrões de formatação e leitura de saídas de modelos de linguagem
  • Utilize memória conversacional e de valores em aplicações com LangChain e Python

Público alvo_

Pessoas com algum conhecimento em Python e com interesse em desenvolver aplicações utilizando LangChain e IA Generativa (com LLM).

Guilherme Silveira

linkedin

Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Curso atualizado em 17/03/2025

Ementa

  1. Utilizando LangChain para gerar respostas de texto com a OpenAI

    • Gerando dicas de viagem com a OpenAI e o GPT 3.5
    • Utilizando LangChain e a OpenAI com GPT 3.5
    • LangChain: utilizando prompt templates
  2. Utilizando SimpleSequentialChain e o JSONOutputParser para gerar um roteiro de viagens

    • Implementando uma SimpleSequentialChain para a criação de um roteiro de viagens
    • Formatando a saída de uma cadeia com o JSONOutputParser
  3. Refatorando as cadeias implementadas com LangChain Expression Language (LCEL)

    • Utilizando LCEL para criar um roteiro de viagens
    • Ajustando as saídas de uma cadeia no formato LCEL
  4. Gerenciando a memória de uma conversa com LangChain

    • Gerenciando a memória de uma conversa com as bibliotecas do LangChain
    • Especificando uma janela de observação para memória com LangChain
    • Resumindo os dados salvos na memória de uma conversa com LangChain
  5. Utilizando arquivos para gerar respostas com LangChain

    • LangChain Retrieval: utilizando textos simples
    • Utilizando QARetrieval e multiplos PDFs com LangChain

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