您是一位有抱负的 AI 工程师，对将 AI 集成到您的产品中感到兴奋吗？

您对 AI 领域的突破感到兴奋吗？

或者，也许您渴望学习这个每个人都在谈论的令人兴奋的新 LangChain 框架。

如果是，那么您来对地方了！

为什么你应该考虑参加这个 LangChain 课程？

在这个使用 OpenAI 和 LangChain 构建聊天应用程序课程中，我们将探索越来越流行的 LangChain Python 库，以开发引人入胜的聊天机器人应用程序。

通过详细的分步指导，您将使用 OpenAI 的 API 密钥来访问其强大的大型语言模型 （LLMs）。一旦我们可以访问基础模型，我们将利用 LangChain 及其集成来创建引人注目的提示、添加内存、输入外部数据并将其链接到第三方工具。

LangChain 与第三方工具的集成使其与众不同，因为它支持连接到各种语言模型并以多种格式加载文档。它还允许选择合适的嵌入模型，将嵌入存储在向量存储中，并链接到搜索引擎、代码解释器以及 Wikipedia、GitHub、Gmail 等工具。

如果不掌握 LangChain 表达式语言 （LCEL），这一切都是不可能的，而 LCEL 对于开发有状态、上下文感知的推理聊天机器人至关重要。这些聊天机器人会记住过去的对话，回答有关未见数据的问题，并解决更复杂的问题。

此外，我们将花费大量时间从理论和实践上讨论最先进的检索增强一代 （RAG）。此技术允许 LLM-powered 应用程序分析和回答有关其训练数据之外的信息的问题。最终，我们将创建一个聊天机器人来回答学生关于 365 库中课程的问题。

您获得了哪些技能？

– 将现有应用程序与强大的 LLMs.

– 使用 OpenAI API 密钥连接到 OpenAI 的语言和嵌入模型。

– 开发提示工程技术以提高 AI 响应性能和相关性。

– 实施 RAG，通过知识库丰富您的 AI 驱动型产品。

– 掌握 LCEL 协议 — 这对于使用 LangChain Python 库开发应用程序至关重要。

– 将外部工具连接到您LLM支持的应用程序。

– 了解代理和代理执行者背后的机制。

通过注册此 LangChain 和 OpenAI 课程，通过稀有且备受追捧的 AI 工程技能提升您的职业前景。

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