- 课程目录
- 课程介绍
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在线阅读：开篇词｜带你亲证AI应用开发的“奇点”时刻
面向 AI 时代，所有产品都值得用大模型重新升级。
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01｜LangChain系统安装和快速入门
LangChain 是一个全方位的、基于大语言模型这种预测能力的应用开发工具。
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03｜模型I/O：输入提示、调用模型、解析输出
模型位于 LangChain 框架的最底层，它是基于语言模型构建的应用的核心元素。
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04｜提示工程（上）：用少样本FewShotTemplate和ExampleSelector创建应景文案
给模型一些示例做参考，模型才能明白你要什么。
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05｜提示工程（下）：用思维链和思维树提升模型思考质量
两个非常有趣的概念，你可以学习到如何利用它们引导大型语言模型进行更深入的推理。
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06｜调用模型：使用OpenAI API还是微调开源Llama2/ChatGLM？
在 LangChain 中使用自己微调的模型是完全没问题的。
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07｜输出解析：用OutputParser生成鲜花推荐列表
深入研究 LangChain 中的输出解析器，并用一个新的解析器——Pydantic 解析器来重构第 4 课中的程序。
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08｜链（上）：写一篇完美鲜花推文？用SequencialChain链接不同的组件
LangChain 为我们提供了好用的“链”，帮助我们把多个组件像链条一样连接起来。
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09｜链（下）：想学“育花”还是“插花”？用RouterChain确定客户意图
上节课我们使用了 LLMChain 和 SequencialChain，这一节课我们再来看看其他类型的一些 Chain 的用法。
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10｜记忆：通过Memory记住客户上次买花时的对话细节
ChatGPT 之所以能够记得你之前说过的话，正是因为它使用了记忆机制。
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11｜代理（上）：ReAct框架，推理与行动的协同
通过ReAct框架，大模型将被引导生成一个任务解决轨迹。
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12｜代理（中）：AgentExecutor究竟是怎样驱动模型和工具完成任务的？
深入到 AgentExecutor 的代码内部，深挖其运行机制
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13｜代理（下）：结构化工具对话、Self-Ask with Search以及Plan and execute代理
趁热打铁，学习几种更为复杂的代理。
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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
直观感受一下 LangChain 作为一个基于大语言模型的应用开发框架，功能到底有多么强大吧！
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14｜工具和工具箱：LangChain中的Tool和Toolkits一览
这节课我们来看看 LangChain 中各种强大的工具，以及如何使用它们。
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15｜检索增强生成：通过RAG助力鲜花运营
RAG 类的任务，目前企业实际应用场景中的需求量相当大，也是 LangChain 所关注的一个重点内容。
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16｜连接数据库：通过链和代理查询鲜花信息
探索从“告诉计算机要做什么”的编程范式向“告诉计算机我们想要什么”范式的转变。
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17｜回调函数：在AI应用中引入异步通信机制
回调函数是计算机科学中一个重要和广泛应用的概念。
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18｜CAMEL：通过角色扮演脑暴一个鲜花营销方案
智能代理在未来世界中将扮演越来越重要的角色。
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19｜BabyAGI：根据气候变化自动制定鲜花存储策略
未来，这种自主代理将在企业运营的任务分配、项目管理和资源调度等环节中起到至关重要的作用。
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20｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（上）
这节课重点完成前两步的工作。
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21｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（下）
带你继续完成易速鲜花电商人脉工具的后续部分。
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22｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（上）
在这个聊天机器人的构建过程中，我们会进一步复习 LangChain 中的对话模型、提示模板、记忆的实现，以及检索功能和 RAG 功能的实现。
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23｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（下）
Streamlit 和 Gradio 都是让数据科学家和开发者能够快速为机器学习模型创建 Web UI 的框架。
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结束语｜人生的价值就在于创造
动手实践，比千言万语更有力量！
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结课测试｜来赴一场满分之约
快来挑战吧！
课程介绍
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 讲师介绍 课程介绍...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
讲师介绍
课程介绍
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
适合人群
- NLP 领域的学习者和研究人员。
- 对人工智能和深度学习有基础认识，并且对 AI 大语言模型感兴趣的初中级开发人员。
- 产品经理和项目经理，期待了解如何在自己的项目中应用和利用 AI 大语言模型技术。
- 任何对 ChatGPT 和生成式模型感兴趣的技术人，以及对未来技术发展和最新科技充满好奇心的人。