Kurs
digicode: ADLLM
Application Development with LLMs on Google Cloud
Du lernst Tools und APIs kennen, die in der Google Cloud für die Integration von grossen Sprachmodellen (LLMs) in deine Anwendung zur Verfügung stehen.
Dauer
1 Tag
Preis
800.–
zzgl. 8.1% MWST
Kursdokumente
Offizielle Google Cloud-Unterlagen
Kurs-Facts
Als PDF herunterladen- Erkunden der verschiedenen Optionen für den Einsatz generativer AI in der Google Cloud
- Verwenden von Agent Studio zum Testen von Prompts für grosse Sprachmodelle
- Entwickeln von LLM-gestützten Anwendungen mit LangChain und LLM-Modellen auf Agent Platform
- Anwenden von Prompt-Engineering-Techniken zur Verbesserung der Ausgabe von LLMs
- Erstellen einer Multi-Turn-Chat-Anwendung unter Verwendung der PaLM-API und LangChain
Nach der Erkundung der generativen AI-Optionen in der Google Cloud erforschst du als Nächstes LLMs und Prompt-Design in Agent Studio. Dann lernst du LangChain kennen, ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die auf Sprachmodellen basieren. Nach einer Diskussion über fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken setzt du alles zusammen, um eine Multi-Turn-Chat-Anwendung mit Hilfe von LangChain und der Agent Platform PaLM API zu erstellen.
1 Einführung in generative AI in der Google Cloud
- Agent Platform in der Google Cloud
- Generative-AI-Optionen in der Google Cloud
- Einführung in den Anwendungsfall des Kurses
- Erkunden der verschiedenen Optionen für die Verwendung von generativer AI in der Google Cloud
2 Agent Studio
- Einführung in Agent Studio
- Verfügbare Modelle und Anwendungsfälle
- Entwerfen und Testen von Prompts in der Google-Cloud-Konsole
- Datenverwaltung in Agent Studio
- Verwenden von Agent Studio, um Prompts für grosse Sprachmodelle zu testen
- Verstehen, wie Agent Studio deine Daten sicher hält
- Übung: Erforschen von Agent Studio
3 LangChain-Grundlagen
- Einführung in LangChain
- LangChain-Konzepte und -Komponenten
- Einbinden der Agent Platform AI PaLM APIs
- Frage-/Antwort-Kette mit PaLM-API
- Verstehen der grundlegenden Konzepte und Komponenten von LangChain
- Entwickeln von LLM-gestützten Anwendungen mit LangChain und LLM-Modellen auf Agent Platform
- Übung: Erste Schritte mit LangChain + Agent Platform PaLM API
4 Prompt-Technik
- Überprüfen von few-shot prompting
- Gedankenketten-Prompting
- Retrieval-augmented Generation (RAG)
- ReAct
- Anwenden von Prompt-Engineering-Techniken zur Verbesserung der Ergebnisse von LLMs
- Implementieren einer RAG-Architektur, um LLM-Modelle zu erden
- Übung: Prompt-Engineering-Techniken
5 Erstellen benutzerdefinierter Chat-Anwendungen mit Agent Platform PaLM API
- LangChain für Chatbots
- Speicher für Multi-Turn-Chat
- Abrufen von Chats
- Verstehen des Konzepts des Speichers für Multiturn-Chat-Anwendungen.
- Erstellen einer Multiturn-Chat-Anwendung mit Hilfe der PaLM-API und LangChain
- Übung: Implementieren von RAG mit LangChain
Absolvieren des folgenden Kurses oder gleichwertige Kenntnisse:
Produkte
- Agent Platform
- Agent Studio
- Agent Platform PaLM API
- Gemini