- 课程介绍：《第四部分：使用 LangChain 访问个人数据》是基于LangChain创始人Harrison Chase与Deeplearning.ai合作开发的课程，旨在教授如何通过LangChain框架使语言模型（LLM）访问和应用用户个人数据。
- 背景说明：大型语言模型（如ChatGPT）受限于其训练数据，缺少用户个人数据和最新时事信息。LangChain旨在让LLM利用用户自有数据提供更有用的信息。
- LangChain框架：是一个开源的、模块化的构建大型模型应用程序的框架，包含Python和JavaScript版本。其组件包括：
- 提示（Prompts）：指导模型执行操作。
- 模型（Models）：集成了多种大型语言模型。
- 索引（Indexes）：数据获取方式，可与模型结合。
- 链（Chains）：实现端到端的功能。
- 代理（Agents）：使用模型作为推理引擎。
- 课程内容：将教授如何使用LangChain构建基于自有数据的对话系统。包括：
- 文档加载：使用LangChain的文档加载器从不同数据源加载文档。
- 文档处理：将文档切分为语义段落，影响后续处理。
- 语义搜索：获取与用户问题相关的文档。
- 信息检索：分析检索方法的局限性并提供解决方案。
- 问答生成：利用检索到的文档让LLM回答相关问题。
- 学习目标：课程涵盖数据导入、信息检索、问答生成等关键环节，旨在帮助读者学习如何开发利用个人数据的语言模型应用，并构建个性化对话系统。
附加信息：对于希望了解LangChain基础知识的读者，推荐学习《LangChain for LLM Application Development》部分。
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