Få praktisk erfaring med GPT 3.5, GPT 4, LangChain, Llama 2, Falcon LLM og mer, for å bygge avanserte AI-applikasjoner drevet av LLM. Denne boken gir deg muligheten til å integrere LLM-er i virkelige applikasjoner og bruke LangChain for å koordinere LLM-er og deres komponenter. Du vil lære både grunnleggende og avanserte teknikker innen prompt engineering. 'Building LLM Powered Applications' utforsker de grunnleggende konseptene, banebrytende teknologier og praktiske anvendelser av LLM-er, noe som i sin tur åpner for utviklingen av store fundamentale modeller (LFM) som utvider grensene for AI-funksjoner. Boken starter med en grundig innføring i LLM-er, før vi går videre til å undersøke ulike etablerte arkitektoniske rammeverk, inkludert både proprietære modeller (som GPT 3.5/4) og åpne modeller (som Falcon LLM), og analyserer deres unike styrker og forskjeller. Med fokus på det Python-baserte, lettvektsrammeverket LangChain, veileder vi deg gjennom prosessen med å skape intelligente agenter.
