课程概述：

这个适合初学者的 LangChain 课程旨在帮助您在没有任何经验的情况下开始使用 LangChain 开发LLM （大型语言模型）应用程序！通过动手编码示例，您将学习基本概念并为创建用于 PDF 文档搜索的功能性 AI 应用程序做好准备。

 为什么选择浪链？

LangChain 有望成为LLM申请的重要组成部分，就像 Pandas 之于数据科学一样。这个核心库对于使用大型语言模型构建应用程序的数据科学家和机器学习专业人员来说非常宝贵。

 你将学到什么：

• LangChain 基础知识：通过易于理解的代码示例了解提示、链和代理。

• 提示：了解什么是提示以及如何创建提示模板以自动输入。

• 链：了解提示如何集成到链中，探索简单链和顺序链。

• 代理：掌握代理的三个组成部分——工具、 LLMs和代理类型。探索 Wikipedia、SerpAPI 和 LLMmath 等工具来利用代理的力量。

• 处理 PDF 文档：学习使用嵌入和向量存储，使用大型语言模型加载和处理 PDF 文档。

• 增强模型性能：使用提示来提高 GPT-3.5 的查询能力。

• 部署您的 AI 应用程序：使用 Streamlit 为您的 AI 应用程序提供服务，使其可供实际应用程序访问。

本课程适合谁：

• 对使用大型语言模型构建应用程序感兴趣的初学者。

• 任何对 Python 了解有限的人——本课程将逐步分解代码。

 课程亮点：

• 关于构建基于大型语言模型 ( LLM ) 的用于 PDF 文档搜索的 AI 应用程序的分步指南。

• 全面了解LangChain的组件。

• 使用 Streamlit 部署 AI 应用程序的实用知识。

• 提供了所有必需的代码文件和数据。