GenAI – 面向 javascript 开发人员的 Langchain
GenAI – Langchain for javascript developers
通过使用 Javascript 构建现实生活中的用例来学习生成式 AI 和 Langchain
学习内容
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生成式 AI 技术和构建 LLM 驱动的应用程序
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使用最新 Langchain 版本的带有 Javascript/Typescript 的 Langchain
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使用私有数据构建 RAG 应用程序
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使用 LLMs
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使用不同的 LLMs 和 LLM 提供商
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Langchain:LCEL、链、检索器、拆分器、输出解析器、聊天内存、langsmith
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扎实理解概念:嵌入、向量数据库、LLM 参数
要求
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基本的 JavaScript/Typescript 知识,有 Nodejs 经验
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基本软件工程概念
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不需要机器学习经验
描述
欢迎参加面向 JavaScript 开发人员的生成式 AI 和 LangChain 课程!本课程专为准备在快速增长的生成式 AI 领域发展职业生涯的 JavaScript 专业人士量身定制。虽然 AI 和机器学习传统上由 Python 主导,但生成式 AI 开辟了新的可能性,使 JavaScript 开发人员能够构建高质量的 LLM 驱动的应用程序。
谁应该参加这门课程?本课程专为具有 JavaScript 和 Node.js 经验的开发人员和架构师而设计,他们渴望构建由大型语言模型 (LLMs。您将学习如何将 JavaScript 与 LangChain 结合使用来创建生成式 AI 应用程序,掌握 RAG(检索增强生成)、嵌入、矢量数据库等核心概念。到最后,您将有能力开发强大的生成式 AI 应用程序。
课程旅程:我们首先设置开发环境,创建基本应用程序以探索关键框架。然后,我们将深入探讨高级主题,构建具有可检索增强生成等功能的实际应用程序,并添加带有聊天历史记录的对话层。
涵盖的主要主题:
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使用 JavaScript/TypeScript 的 LangChain
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LLMs与 AWS Bedrock、GPT 和 Anthropic 等顶级提供商合作
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提示 & PromptTemplates
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输出解析器
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链:包括传统链和 LCEL
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LLM 参数: Temp, Top-p, Top-k
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朗史密斯
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嵌入和向量存储(例如,Pinecone)
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RAG(检索增强生成)
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工具:Web 爬虫、文档加载器、文本拆分器
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记忆和聊天记录
在整个课程中,您将参与动手练习并构建真实世界的项目来强化每个概念,确保在使用 JavaScript 的生成式 AI 方面打下坚实的基础。完成课程后,您将熟练使用 LangChain 开发多功能、高性能的 LLM 应用程序。
包括什么?本课程也是一种社区体验。通过终身访问权限,您将获得:
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包含完整课程代码的 GitHub 存储库
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访问专属 Discord 社区,获取有关 GenAI 主题的支持和讨论
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免费更新和持续改进,无需额外费用
免责 声明:
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这不是初学者课程;假定有软件工程经验和一些 JavaScript 经验。
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我们将使用 VSCode IDE(尽管欢迎任何编辑器)。
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某些 LLM 服务可能需要付费,但我们会尽可能使用免费选项。
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此处表达的观点和意见是我自己的观点和意见,不代表我雇主的观点和意见。
本课程适合谁:
- 希望通过生成式 AI 技术推动其职业发展的 Javascript 开发人员和架构师
- 想要学习如何使用 LangChain 构建基于 Generative AI 的应用程序的工程师
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