《LangChain 实战:LLM 应用开发指南 - 掘金小册》PDF 下载

hdbeta.com
  • 更新时间: 2024-04-28
  • 文件大小: 9.4 MB
  • 关注热度: 178
资源信息 / Information
玩转 LangChain,带你从 0 到 1 打造自己的 LLM 应用
技术专家 @腾讯在我看来,AI 的研究可以分为两部分:基础研究和应用研究。
基础研究努力让模型更 聪明,这需要专业的领域知识。
应用研究,或者称 LLM 应用开发,是指如何将 AI 应用到实际的业务场景中,让 AI 技术落地,这块就是我们普通程序员的机会。
LLM 应用开发,目的是给大语言模型(LLM)这个聪明的 大脑 安上 躯干和四肢,将模型集成到我们的程序系统中,充分利用模型的推理决策能力。当然,这需要系统的学习。开发一个能运行的 LLM 应用很简单,但构造一个符合预期、实际可用的 LLM 应用却很难。LangChain 是一个功能强大的用于开发 LLM 应用的框架,提供了一系列工具、组件和接口,极大简化了开发 AI 应用的流程。这无疑是我们学习 LLM 应用开发的最佳选择。深入浅出,高效掌握 LangChain 6 大核心模块
从原理到实战,轻松入门 LLM 应用开发
实战场景演练,打造属于自己的 ChatGPT
剖析框架源码,《LangChain 实战:LLM 应用开发指南 - 掘金小册》PDF 下载 ePub 下载,不仅学用法,更学思路
Prompt:学好提示工程,让AI更懂你
Prompt:使用LangChain的提示模板高效构造prompt
如何控制输出的格式?
轻松构建复杂LLM链|
函数调用:激活LLM的超能力
LLM与私域数据的结合(一):文档加载
LLM与私域数据的结合(二):文档分割
LLM与私域数据的结合(三):数据嵌入与向量存储
LLM与私域数据的结合(四):检索(上)
LangChain实战:LLM应用开发指南
基础篇 LLM与私域数据的结合(五):检索(下)
LLM与私域数据的结合(六):文档总结
LLM与私域数据的结合(七):如何评估一个RAG系统
Memory:让你的Al助手记忆不止7秒
Memory:记忆组件那么多,该怎么选?
Agent:离未来更近一步,让LLM做每一步决策
深剖LangChain中Agent的实现原理
Agent:(进阶)Multi-agent是什么?该如何实现?
Callback* LangChain中的事件回调
如何让你的AI做一个"合法公民?
开发一个公众号私域智能助教(上)
开发一个公众号私域智能助教(下)
下载地址 / Download