在本课程中，您将使用 LLM（大型语言模型）深入探索生成式 AI 的世界，探索将 LangChain 与 Python 相结合的潜力。您将实施专有解决方案（如 ChatGPT）和现代开源模型（如 Llama 和 Phi）。通过实际的真实项目，您将开发创新应用程序，包括自定义虚拟助手和与文档和视频交互的聊天机器人。我们将探索 RAG 和代理等高级技术，并使用 Streamlit 等工具创建直观的界面。您将学习如何在 Google Colab 中免费使用这些技术，以及如何在本地运行项目。

在简介中，我们将向您介绍大型语言模型 (LLM) 的理论及其基本概念。此外，我们将探索 Hugging Face 生态系统，它为自然语言处理 (NLP) 提供了现代解决方案。您将学习如何使用 Hugging Face 管道和 LangChain 库来实现 LLM，并了解每种方法的优势。

第二部分重点介绍如何掌握 LangChain。您将学习访问开源模型，例如 Meta 的 Llama 和 Microsoft 的 Phi，以及专有 LLM，例如 OpenAI 的 ChatGPT。我们将解释模型量化以增强性能和可扩展性。我们将介绍关键的 LangChain 组件，例如链、模板和工具，以及如何使用它们来开发强大的 NLP 解决方案。我们将介绍及时的工程技术，以帮助您获得更准确的结果。我们将探讨 RAG（检索增强生成）的概念，包括信息存储和检索过程。您将学习实现向量存储并了解嵌入的重要性以及如何有效地使用它们。我们还将演示如何使用 RAG与 PDF 文档和网页进行交互。此外，您将有机会探索集成代理和工具，例如使用 LLM 执行网络搜索和检索最新信息。解决方案将在本地实施，即使没有互联网连接也可以访问开源模型。

在项目开发阶段，您将学习创建一个具有界面和内存的自定义聊天机器人，用于问答。您还将学习使用 Streamlit 开发交互式应用程序，从而轻松构建直观的界面。一个项目涉及使用 RAG 开发高级应用程序，以便与多个文档进行交互并通过聊天界面提取相关信息。另一个项目将专注于构建一个自动总结视频并回答相关问题的应用程序，从而形成一个强大的即时、自动视频理解工具。