内容 隐藏
1 LangChain 用于生成人工智能：在 Python 中使用 OpenAI LLM
2 LangChain For Generative AI: Using OpenAI LLMs in Python
2.1 你将学到什么
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

LangChain 用于生成人工智能：在 Python 中使用 OpenAI LLM

LangChain For Generative AI: Using OpenAI LLMs in Python

通过实际示例了解如何将 LangChain 连接到 OpenAI，以使用 Python 与 LLM 合作。

你将学到什么

  • 了解如何在 Python 中使用 Langchain
  • 了解如何构建 Langchain Agent
  • 了解嵌入的工作原理以及如何在 Langchain 中使用矢量存储
  • 了解大型语言模型 (LLM) 和嵌入的工作原理
  • 了解如何将 Langchain 连接到 OpenAI 的 API 套件

要求

  • 编程经验很少。本课程适合初学者

描述

本课程旨在为开发人员提供帮助，该综合指南提供了将 LangcChain 与 OpenAI 集成并在 Python 中有效使用大型语言模型 (LLM) 的实用方法。

在课程的初始阶段，您将深入了解 Langchain 是什么、它的功能和组件，以及它如何与数据源和法学硕士协同作用。我们将简要深入了解法学硕士、其架构、培训过程和各种应用。我们将通过实践安装指南和使用 Google Colab 的“Hello World”示例来设置您的环境。

随后，我们将探索 LangChain 模型，涵盖 LLM、聊天模型和嵌入等不同类型。我们将指导您加载 OpenAI 聊天模型、将 LangChain 连接到 Huggingface Hub 模型以及利用 OpenAI 的文本嵌入。

本课程深入探讨 LangChain 提示和解析的基本方面，重点关注最佳实践、分隔符、结构化格式以及示例和思想链推理 (CoT) 的有效使用。

以下部分重点介绍 LangChain 中的内存、链接和索引概念，使您能够轻松处理复杂的交互。我们将研究如何调整聊天机器人的内存、链接的重要性以及文档加载器和向量存储的实用性。

最后，您将通过简单代理的演示和构建 Arxiv Summarizer 代理的演练，深入研究 LangChain Agents 的实际实现。

在本课程结束时，您将能够熟练使用 Python 中的 LangChain 和 OpenAI LLM，这标志着您的开发之旅的重大飞跃。准备好启动您的 LLM 申请了吗？加入我们这个综合课程吧！

本课程适合谁：

  • 希望提升法学硕士和 Langchain 知识的初级开发人员
  • 希望学习如何使用 Langchain 和法学硕士进行构建的数据科学家
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。