从前端到 AI:LangChain.js 入门和实战- 掘金小册课程推荐/优惠

从前端到 AI:LangChain.js 入门和实战--掘金小册课程推荐/优惠

手把手带你开发 AI 应用,提升大模型实战能力
Kai42
24讲 | 1563人已学习
优惠价¥39.9
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课程详情

课程介绍

你会学到什么?

  • 从 0 到 1,掌握复杂大模型应用的构建思路;
  • 深入真实业务场景,打造有价值的大模型应用;
  • 打破常规,趣学大模型编程范式与交互;
  • 基于 JS,前端工程师也能玩转 AI 开发。

作者介绍

Kai,现某知名外企软件工程师,曾工作于字节跳动、Disney Streaming(Hulu)。GitHub 累计获得 15k+ star,《Web Worker 播客》主播,前沿技术、开源爱好者。

小册介绍

大模型时代已经到来,大量基础模型的质量、速度和价格已经到了高度可用的程度,曾经无数难以解决的语义理解、逻辑推断、复杂对话任务,现在通过非常简单的 prompt 就能解决。这给应用层近乎无限的想象力,所有应用和交互模式都值得用大模型的思考方式重新审视。这是不亚于移动互联网浪潮的机会,一次新的全民黑客松,一次新的重构现有应用格局的机会!

大模型时代的语言将是 Python 和 JavaScript(后简称 JS),这是 OpenAI 官方 API 仅支持的两种语言,也是大模型最流行的应用框架 LangChain 仅支持的两种语言。前者的地位不言而喻。而 JS 是最接近应用层的语言,无论是网页、移动端,还是桌面端都可以使用 JS 进行构建,它也是唯一的全栈语言。

通过 JS,我们可以借助各种 Sass/Pass 云服务,快速构建出极高可用度的应用给用户,迅速验证自己的 idea 并获得市场反馈。现在,在 JS 丰富的生态又加入了大模型这一强大的工具,LangChain.js 并不是 Python 版本的简单封装,而是全部由 JS 构建,可见其对 JS 生态的重视。

这是给所有前端朋友的一次新机会,我们可以充分利用各种成熟的云服务,加上我们对大模型的理解和对用户需求的洞察,迅速构建出解决垂直领域的应用,并根据反馈持续更新和改进,占领新时代的用户心智

那么,为什么是 LangChain 呢?

LangChain 就是目前最流行的大模型应用框架,适合 JS 选手去入门和上手大模型应用的开发。其高度封装的特点将复杂隔离,我们可以利用其提供的各种高质量工具模块化地构建 App。其最新推出的 LCEL 新编程范式更是将模块化构建推到了一个全新的高度。

使用 LangChain.js 构建复杂的 RAG Chatbot 或者是 Agents,往往只需要不到百行代码,就能生成一个高度可用的大模型应用基础。然后我们就可以将更多精力投入到更熟悉的 UI 和交互的构建之中,迅速交付给用户使用了。

本小册基于面向应用侧工程师去编写,仅预设读者有 JS 相关知识。

我们会从构建大模型应用的基础概念、LangChain 基础概念讲起,循序渐进地带大家从 0 到 1 构建复杂的大模型应用。我们也会深入业务,带大家写一些实际工程会用的自定义方案,例如,如何将 LangChian 中的 Memory 接入到现有的数据库存储体系中,或者在业务初期和测试中,如何将 memory 以文件形式进行持久化等,帮助大家迅速走上大模型应用开发之路。另外,我们的小册也会贴近开发实际情况,例如带大家申请 OpenAI 的服务,以及如何在 LangChain 中接入这些非 OpenAI 官方的服务。

在实战章节,我们会突破传统的 ChatBot 常规实战,带大家尝试大模型的编程范式,讲解在图形化交互界面(GUI)下一个时代的大模型交互(LLM_UI)应该是什么样的,应该如何交互和实现,相信会给大家很多大模型时代应用模式的启发。同时,我也会带大家做一些贴合大模型优势的实战,去分享我对大模型优势和擅长点的思考,并带大家做一些好玩且有趣的实战出来。我相信大家做完后会玩得不亦乐乎,也会兴奋地去跟朋友分享,就像我一样。

最后,大模型所展示出来的强大智能和编码能力让无数程序员开始紧张。它对所有人来说都是新物种,对深入模型侧的研发和工程的背景要求较高。事实上,编程和工程的发展就是将不需要关心的复杂度封装起来,给上层工程师减少思维复杂度,将更多的精力投入到自己擅长的领域。

大模型亦是这样,我们需要迅速掌握其使用方式和特点,然后思考如何将其与我们的技能结合起来,搭配成有价值的应用给用户。用户并不关心你是如何实现的、你是否是从 0 自己训练的模型,用户只关心应用是否有价值,以及我能否在下一秒就能用到。而这恰恰是我们应用侧工程师所擅长的,我们懂用户、懂需求、懂交互,只需要掌握构建大模型应用的能力,就能 “交付” 高价值的应用。

相信这本小册能学到你所需要的,一起加油吧!

适宜人群

  1. 有一定 JS 基础的前端开发者,并想动手尝试大模型应用开发;
  2. 想快速落地大模型应用的独立开发者;
  3. 想体验大模型开发,更深入地理解其效果和优势;
  4. 想要学会大模型技能增强自己职业竞争力。

课程目录

  • Langchain.js 的介绍、安装和快速入门
  • Prompt:构建可复用的 Prompt Template
  • Deno 和 Jupyter Notebook:如何优雅地学习 LLM?
  • RAG:基于私域数据进行回答
  • Function Calling:使用 LLM 去调用外界 API
  • OutputParser:构建格式化输出
  • Embedding:多数据源加载
  • Embedding:大规模数据的预处理
  • Retriever:构建向量数据库
  • 检索增强生成(RAG)原理和流程
  • Retriever:retriever 常见优化方式
  • Memory:深入 Memory 运行机制
  • Memory:让 Chatbot 拥有记忆能力
  • Memory:实现自定义 Memory 存储
  • Function Calling:使用 LLM 进行数据标注和信息提取
  • RAG:增强 RAG 能力并部署成 API
  • Agent:agent 基础
  • Agent:迈出 AGI 第一步,基础 Agent 实现和解析
  • Agent:深入定制 Agent
  • 新交互范式:用 LLM_UI 实现 MBTI chat bot
  • 探索模型优势:使用 LLM 来 “算命” 的 chatbot
  • 如何方便地获取 OpenAI 服务?
  • 开篇:大模型时代,如何跟上节奏?
  • 结语:另一个起点

作者介绍

@某知名外企,Github 15k+ stars
? Discover more about me at https://kaiyi.cool/

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