Akıllı aracısal sistemler kur! İstemlerin, LLM'lerin ve araçların akıl yürütme ve eylem için nasıl birlikte çalıştığı da dahil olmak üzere LangChain ajanlarının temel bileşenlerini keşfet. OpenAI'nin API'siyle bir ajan kuracak, özel araçlar tanımlayacak ve matematiksel hesaplamalar gibi gerçek dünya görevlerinin üstesinden geleceksin. Ayrıca, LangChain'in verileri grafikler, düğümler ve kenarlarla nasıl organize ettiğini inceleyeceksin.

LangChain’de Ajanlar

Bir ReAct ajanı oluşturma

LangChain ajanlarının bileşenleri

Özel araçlar oluşturma

Matematik hesapları için bir araç oluştur

Özel araçları ve sorguları entegre etme

Bir ReAct ajanıyla sohbet

Sohbet kurulumu

Sohbet geçmişi hakkında sorular sor

LangChain ajanlarının temelleri

LangChain ve LangGraph ile dinamik, araç destekli sohbet botları oluştur! Durumlar tanımlayarak ve gerçek zamanlı bilgi alma için harici API'leri entegre ederek, kullanıcı girdisine göre uyum sağlayan bir sohbet botunun nasıl yapılacağını keşfedeceksin. Bu bileşenleri duyarlı bir grafik yapısında birleştirerek, sohbet ile araç destekli yanıtlar arasında akıcı geçişler sağlayacaksın. Sonunda, geliştirilmiş akıl yürütme ve çok adımlı iş akışlarına sahip, görsel olarak temsil edilen bir sohbet botu çerçevesine sahip olacaksın.

Sohbet botları için grafikler oluşturma

Graf ve ajan durumları

Düğüm ve kenar ekleme

Sohbet botu yanıtları üretme

Sorgular ve yanıtlar

Bir grafik diyagramı oluştur

Bir sohbete dayalı bota harici araçlar ekleme

Bir Wikipedia aracı oluştur

Bir grafiğe araç ekle

Bellek ve sohbet ekleme

Grafiği görselleştir ve araç çıktıları döndür

Grafa bellek ekleme

Sohbet için grafik belleğini kullanma

LangGraph ile sohbet botları oluşturma

Sohbet botunu dinamik araçlar ve bellekle genişlet! Esnek iş akışlarına birden çok aracı tanımlayıp entegre et, dinamik araç çağrımı için fonksiyonlar oluştur ve sohbet botunu çoklu araç kullanımına göre yapılandır. Belleği ve çıktıları düzenleyerek iç içe geçmiş, çok turlu konuşmaları mümkün kıl. Sonunda, karmaşık etkileşimleri yönetebilen gelişmiş bir sohbet botu oluşturmuş olacaksın.

Birden çok aracı tanımlama

LLM'i çağıran bir araç oluştur

Python koduyla bir araç oluştur

Birden fazla aracı bağlama

Esnek fonksiyon çağrımı için düğüm ve kenarları tanımlama

Sohbet botunu durduran bir fonksiyon tanımla

Bir LLM yanıtı döndüren fonksiyon oluştur

Birden fazla araç için grafik iş akışını oluştur

Bellekle sohbet botu çıktılarını düzenle

Birden çok araç için çıktıları yapılandır

Bellekle çok turlu sohbeti etkinleştir

Tebrikler!

Dinamik sohbet ajanları oluştur

Her gün, akıllı sistemler sektörleri dönüştürüyor — ister otomatik müşteri desteği, ister kişiselleştirilmiş öneriler ya da dinamik veri işleme olsun. Dil modelleri ve araçları bir araya getirerek karmaşık görevleri yerine getiren aracısal iş akışları bu dönüşümün merkezinde. Bu kurs, aracısal iş akışlarının temel bileşenlerini parçalara ayırıyor ve bunları nasıl kuracağın, özelleştireceğin ve optimize edeceğin konusunda yol gösteriyor. İstemleri yapılandırma, araçları entegre etme ve LangGraph ile karmaşık iş akışlarını yönetme dahil olmak üzere LangChain ajanlarının temel ilkelerini öğreneceksin. Kursun sonunda, karmaşık görevleri otomatikleştiren, verimliliği artıran ve belirli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış dinamik çözümler sunan akıllı sistemler kurabilecek donanıma sahip olacaksın.

LLM'leri ve araçları entegre ederek incelikli görevleri yerine getiren ajans iş akışları, yapay zeka dönüşümünün ön saflarında yer almaktadır. Bu kursta, komut istemlerini yapılandırma, araçları entegre etme ve karmaşık iş akışlarını yönetme dahil olmak üzere LangChain ajanlarının temel ilkelerini öğreneceksiniz. Bu kursun sonunda, karmaşık görevleri otomatikleştiren, üretkenliği artıran ve belirli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış dinamik çözümler sunan akıllı sistemler oluşturabileceksiniz.
<h2>LangChain Ajanlarının Temellerini Öğrenin</h2>
Reasoning and Action (ReAct) çerçevesini kullanarak komut istemlerini, dil modellerini ve araçları iş akışlarına nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz. Bunun ardından, LangGraph ile bu iş akışlarını görselleştirirken, ajan iş akışları kurabilir, araçları yapılandırabilir ve LangChain ajanlarının temel ilkelerini anlayabilirsiniz. Özel ajanlar oluşturacak, Wikipedia API gibi harici veri kaynaklarına erişmek için araçlar kuracak ve ajan durumlarını yöneteceksiniz. Düğümleri ve kenarları tanımlama, koşullu yollar oluşturma ve değişen koşullara uyum sağlayan karmaşık iş akışlarını bir araya getirme konusunda rehberlik edileceksiniz.
<h2>Dinamik Sohbet Aracıları Oluşturun</h2>
Son olarak, mesajları izlemeyi, esnek işlev çağrısı için düğümleri tanımlamayı ve sohbet robotunuzu birden fazla araçla çalışacak şekilde yapılandırmayı öğreneceksiniz. Bu kursun sonunda, karmaşık görevleri otomatikleştiren, üretkenliği artıran ve belirli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış dinamik çözümler sunan akıllı sistemler oluşturabileceksiniz.

Developing LLM Applications with LangChain

LangChain ajanlarının temel bileşenlerini anlayın ve özel sohbet ajanları oluşturun.

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

LangChain ajanlarının temel bileşenlerini öğrenin ve özel sohbet ajanları oluşturun.

LangChain ile Uygulama Geliştirme

LangChain ajanlarının bileşenleri

LangChain ile Aracı Sistemler Tasarlama

Uygulamalı etkileşimli egzersiz