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Beschreibung
This book provides a comprehensive exploration of LangChain, empowering you to effectively harness large language models (LLMs) for Gen AI applications. It focuses on practical implementation and techniques, making it a valuable resource for learning LangChain. The book starts with foundational topics such as environment setup and building basic chains, then delves into key components such as prompt templates, tool integration, and memory management. You will also explore practical topics such as output parsing, embedding models, and developing chatbots and retrieval-augmented generation (RAG) systems. Additional chapters focus on integrating LangChain with other AI tools and deploying applications while emphasizing best practices for AI ethics and performance. By the time you finish this book, you’ll have the know-how to confidently build Generative AI solutions using LangChain. Whether you're exploring practical applications or curious about the latest trends, this guide gives you the tools and insights to solve real-world AI problems. You’ll be ready to design smart, data-driven applications—and rethink how you approach Generative AI. What You Will Learn Understand the core ideas, architecture, and essential features of the LangChain framework Create advanced LLM-driven workflows and applications that address real-world challenges Develop robust Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems using LangChain, vector databases, and proven best practices for retrieving and generating high-quality responses Who This Book Is For Data scientists and AI enthusiasts with basic Python skills who want to use LangChain for advanced development, and Python developers interested in building data-responsive applications with large language models (LLMs)
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
02.10.2025
Sprache
Englisch
EAN
9798868817175
Herausgeber
APRESS
Sonderedition
Nein
Autor
Sanath Raj B Narayan, Nitin Agarwal
Seitenanzahl
243
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
A Comprehensive Guide to Building Generative AI Applications
Schlagwörter
Generative AI, LangChain, Large Language Models, ChatGPT, Production-grade AI apps
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UYQM - Maschinelles Lernen UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
Höhe
254 mm
Breite
17.8 cm

Hersteller: Apress, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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