huangjia2019

Dieses Repository demonstriert, wie man Claude Code für echte technische Arbeit nutzt, anstatt nur Code zu schreiben.

End-to-End RAG-Systemdesign, -Evaluierung und -Optimierung. Umfassende Analyse von 10 RAG-Komponenten und 4 Praxisprojekte zur Beherrschung des gesamten RAG-Prozesses.

Praktische LangChain-Muster und -Implementierungen für reale LLM-Anwendungen. Geek Time: LangChain-Praxiskurs – Dies ist eine Reihe direkter und klarer Beispiele und Erklärungen zu Schlüsselmodulen im frühen Design des LangChain-Frameworks. Aufgrund der schnellen Entwicklung von LangChain müssen einige Codes zur Iteration auf neue Versionen aktualisiert werden. Wir hoffen, dass jeder beim schnellen Durchblättern der Kurskonzepte (die weiterhin wertvoll sind) die neuesten Codes und Fortschritte von LangChain eigenständig erlernt.

Einführende Beispiele für die Entwicklung von LLM-basierten KI-Agenten. Begleitmaterial zum Buch: Praktische Entwicklung von KI-Agenten mit Large Language Models – Diese einfachen Beispiele dienen als Einstiegshilfe. Da sich der Bereich der LLM-Entwicklung schnell weiterentwickelt, bietet dieses Buch einen grundlegenden Überblick. Weitere Beispiele und Code finden sich im OpenAI Cookbook und in den LangChain-Beispielen.