LangChain实战课--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得：
- 体验 LangChain + LLM 的全新开发范式
- 详解 LangChain 的 6 大核心组件
- 掌握 Transformer 和 GPT 模型运行机制
- 深入“易速鲜花”智能问答系统开发全过程
课程介绍
ChatGPT 和 GPT-4 横空出世，通用人工智能的“奇点”真的即将来临了吗？我们正站在一个新的历史节点，这一次，最前沿的 AI 技术与最实用的落地应用，距离如此之近。
更为关键的是，ChatGPT 不仅是技术革命，它还能为企业提供便捷的服务，其所代表的大语言模型落地场景，更是覆盖千行百业的方方面面。
此时，LangChain 这个以大模型为引擎的全新应用开发框架从天而降，我们可以利用大模型的潜能以及 LangChain 的便捷，开发出令人惊叹的智能应用。
在 AI 应用开发的浪潮下，我们诚邀黄佳老师开设了这门课程，共同探索如何使用 LangChain，并将 LangChain 各个组件的原理嵌入一个完整的业务场景进行讲解，带你跨越从原理到实际应用的最后一公里！
课程设计
课程精心设计 4 大模块，带你从各个角度吃透 LangChain 精髓。
启程篇：从 0 到 1
介绍 LangChain 系统的安装流程，以及如何进行快速的入门操作。同时，详细指导如何使用 LangChain 来构建一个基于“易速鲜花”本地知识库的智能问答系统，让你直接感受 LangChain 强大的功能。
基础篇：深入 6 大组件
深入探索模型、提示模版、数据检索、记忆、链、代理等 6 大组件的工作原理和使用方法，并给出大量用例，夯实你对这些组件的理解和应用能力。最终，使其相互协作，一个强大而灵活的系统逐渐浮现眼前。
应用篇：积累场景中的智慧
展示如何将 LangChain 组件应用到实际场景中。你将学会如何使用 LangChain 的工具和接口，嵌入式存储，连接数据库，引入异步通信机制，通过智能代理进行各种角色扮演、头脑风暴，并进行自主搜索，制定自动策略，尝试不同方案完成任务。最终，使诸多组件功能相互配合，共同完成复杂任务。
实战篇：动手！
你将学习如何部署一个鲜花网络电商的人脉工具，并开发一个易速鲜花聊天客服机器人。从模型的调用细节，到数据连接的策略，再到记忆的存储与检索，每一个环节都是为了打造出一个更加智能、更加人性化的系统。
课程代码地址：
https://github.com/huangjia2019/langchain
至此，你将能够利用 LangChain 构建出属于自己的智能问答系统，不论是企业应用开发，还是个人日常应用，都能够得心应手，游刃有余。
课程目录
开篇词
- 开篇词｜带你亲证AI应用开发的“奇点”时刻
启程篇
- 01｜LangChain系统安装和快速入门
- 02｜用LangChain快速构建基于“易速鲜花”本地知识库的智能问答系统
基础篇
- 03｜模型I/O：输入提示、调用模型、解析输出
- 04｜提示工程（上）：用少样本FewShotTemplate和ExampleSelector创建应景文案
- 05｜提示工程（下）：用思维链和思维树提升模型思考质量
- 06｜调用模型：使用OpenAI API还是微调开源Llama2/ChatGLM？
- 07｜输出解析：用OutputParser生成鲜花推荐列表
- 08｜链（上）：写一篇完美鲜花推文？用SequencialChain链接不同的组件
- 09｜链（下）：想学“育花”还是“插花”？用RouterChain确定客户意图
- 10｜记忆：通过Memory记住客户上次买花时的对话细节
- 11｜代理（上）：ReAct框架，推理与行动的协同
- 12｜代理（中）：AgentExecutor究竟是怎样驱动模型和工具完成任务的？
- 13｜代理（下）：结构化工具对话、Self-Ask with Search以及Plan and execute代理
应用篇
- 14｜工具和工具箱：LangChain中的Tool和Toolkits一览
- 15｜检索增强生成：通过RAG助力鲜花运营
- 16｜连接数据库：通过链和代理查询鲜花信息
- 17｜回调函数：在AI应用中引入异步通信机制
- 18｜CAMEL：通过角色扮演脑暴一个鲜花营销方案
- 19｜BabyAGI：根据气候变化自动制定鲜花存储策略
实战篇
- 20｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（上）
- 21｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（下）
- 22｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（上）
- 23｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（下）
结束语 & 结课测试
- 结束语｜人生的价值就在于创造
- 结课测试｜来赴一场满分之约
加餐分享
- 直播加餐｜LangChain表达式语言LCEL初探
- 直播加餐｜LangChain的Tracing、Debug和LangSmith平台解读
作者介绍
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