LangChain轻松入门和开发实践

LangChain是一个开发语言模型应用的框架。

LangChain能够简化开发与语言模型工作流中的复杂部分,帮助开发人员能够更轻松地进行开发,并定制满足需求的应用。

LangChain有两大优点,一是它能将外部数据,如文件、其他应用、API数据等,无缝地集成到语言模型中;二是它通过代理功能,让语言模型能够与环境进行交互,实现决策制定。通过这种方式,可以让语言模型帮助决定下一步的行动,特别是在路径不明确或未知的情况下。

在本专栏中,我们将探讨 LangChain 的独特特性,包括其组件和针对特定用例的链。我们还将讨论使用 LangChain 开发语言模型驱动的应用程序的好处,如简化的开发流程、灵活性、定制化,以及与尖端人工智能和机器学习技术的集成。

专栏文章还提供了 LangChain 的完整概述,以及它如何改变使用语言模型的应用程序的工作方式,无论你是经验丰富的开发者还是刚刚开始。

专栏大纲

LangChain 是一个软件开发框架,帮助开发者更容易使用大型语言模型(LLMs)构建应用程序。

它为开发者提供了一个标准的接口来与LLMs进行交互,同时提供了多种工具和库来帮助他们构建应用程序。LangChain 是开源的,并且可在 Python 和 JavaScript 平台上使用。

LangChain框架的几个重要组件:模型(Models)、提示(Prompts)、索引(Indexes)、存储(Memory)、链(Chains)和代理(Agents) 。文章中都有详细的介绍以及对应的示例代码。

如果你对使用 LangChain 感兴趣,可以参考《LangChain轻松入门和开发实践》技术专栏。如果具有良好的英文文档阅读能力,也可以直接访问LangChain官方文档。

一旦安装好了 LangChain,就可以开始使用它来构建应用程序了。专栏文档中提供了一些示例,可以从它们来开始轻松学习。

为什么选择LangChain 开源框

首先,LangChain 使得与大型语言模型(LLMs)的交互变得简单。这是因为它提供了一个所有 LLMs 都必须遵守的标准接口。这意味着我们不需要分别学习如何与每一个 LLM 交互。

其次,LangChain 提供了多种工具和库,这些可以帮助我们构建应用程序。这些工具和库可以帮助我们完成数据加载、文本生成和问答等任务。

第三,LangChain 是开源的。这意味着它可以免费使用和修改。如果我们想定制 LangChain 以满足应用程序的特定需求,这可以是一个很大的优势。

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一、全套AGI大模型学习路线

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
      - L1.4.1 知识大模型
      - L1.4.2 生产大模型
      - L1.4.3 模型工程方法论
      - L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
      - L2.1.1 OpenAI API接口
      - L2.1.2 Python接口接入
      - L2.1.3 BOT工具类框架
      - L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
      - L2.2.1 什么是Prompt
      - L2.2.2 Prompt框架应用现状
      - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
      - L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
      - L2.3.1 流水线工程的概念
      - L2.3.2 流水线工程的优点
      - L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
  • 内容
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划:

  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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