Laboratoire - Explorer les cas d'utilisation de l'IA générative avec LangChain et Amazon Bedrock

Aperçu

Dans ce laboratoire, vous parcourez des notebooks Jupyter et effectuez des appels API vers des modèles d'intelligence artificielle générative hébergés sur Amazon Bedrock. Les notebooks utilisent Bedrock pour générer et résumer du texte, répondre à des questions et construire un chatbot.

Programme

• Introduction à l'IA générative
Aperçu des concepts de l'IA générative
Introduction à LangChain et Amazon Bedrock
• Mise en place de l'environnement
Installation et configuration de Jupyter Notebook
Connexion à Amazon Bedrock
• Génération de texte avec Amazon Bedrock
Introduction aux modèles de génération de texte
Appels API pour générer du contenu textuel créatif
Exercices pratiques dans Jupyter Notebook
• Techniques de résumé de texte
Aperçu des méthodes de résumé de texte
Mise en œuvre du résumé à l'aide d'Amazon Bedrock
Exercices pratiques pour résumer des documents
• Questions et réponses avec LangChain
Introduction aux modèles de questions-réponses
Formulation et envoi de requêtes
Exercice pratique : Fournir des réponses précises à des questions d'exemple
• Création d'un chatbot
Bases de la conception de chatbots
Intégration de modèles IA générative avec des interfaces de chat
Développement d'un chatbot simple dans Jupyter Notebook
• Révision et évaluation
Récapitulatif des apprentissages clés
Projet : Créer une application unique utilisant LangChain et Amazon Bedrock
Session de feedback et Q&R
• Conclusion et prochaines étapes
Résumé des résultats du cours
Ressources pour un apprentissage approfondi en IA générative et LangChain
Processus de validation et certification du cours

Sujets

Programmation