课程大纲

云服务简介和 LangChain

  • 云平台概述(AWS、Azure、Google Cloud)
  • LangChain 架构和集成的可能性
  • 基于云的对话代理的优势

在云端环境中设定 LangChain

  • LangChain 云的安装和配置
  • 将 LangChain 与云 SDK 和 API 集成
  • 将 LangChain 部署到 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions

将云端服务用于 LangChain

  • 将基于云端的 AI 和 ML 服务与 LangChain 集成
  • 将 LangChain 与基于云的存储(S3、Azure Blob、Google Cloud Storage)连接
  • 使用云资料库实现对话记忆体和数据持久性

扩展和管理 LangChain 应用程式

  • 使用云编排工具扩展 LangChain 应用程式
  • 为高需求场景实施自动扩展功能
  • 在云中管理 LangChain 应用程式的多个实例

云部署中的安全性和合规性

  • 在云环境中保护 LangChain 的最佳实践
  • 数据加密和安全 API 通信
  • 遵守数据隐私法规(GDPR、HIPAA)

在云端中监控和记录 LangChain

  • 实施基于云端的监控工具 LangChain
  • 跟踪效果和对话指标
  • 为 LangChain 应用程式设置警报和日志记录

高级云集成场景

  • 将 LangChain 与基于云的自然语言处理服务集成
  • 将 LangChain 与无伺服器架构结合使用
  • 使用云原生工具构建即时 AI 驱动型解决方案

云和 AI 集成的未来趋势和进步

  • 用于 AI 开发的新兴云端技术
  • LangChain 在混合云和多云环境中的作用
  • AI 驱动的自动化和云优化

总结和后续步骤

要求

  • 云服务和架构的高级知识
  • API 集成经验
  • 熟悉 Python 程式设计

观众

  • 数据工程师
  • DevOps 专业人士
 14 小时

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