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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）

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