《从前端到 AI：LangChain.js 入门和实战 - 掘金小册》PDF 下载
- 更新时间: 2024-05-18
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资源信息 / Information
手把手带你开发 AI 应用，提升大模型实战能力
Software Engineer从 0 到 1，掌握复杂大模型应用的构建思路；
深入真实业务场景，打造有价值的大模型应用；
打破常规，趣学大模型编程范式与交互；
基于 JS，前端工程师也能玩转 AI 开发。大模型时代已经到来，大量基础模型的质量、速度和价格已经到了高度可用的程度，曾经无数难以解决的语义理解、逻辑推断、复杂对话任务，现在通过非常简单的 prompt 就能解决。这给应用层近乎无限的想象力，《从前端到 AI：LangChain.js 入门和实战 - 掘金小册》PDF 下载 ePub 下载，所有应用和交互模式都值得用大模型的思考方式重新审视。这是不亚于移动互联网浪潮的机会，一次新的全民黑客松，一次新的重构现有应用格局的机会！通过 JS，我们可以借助各种 Sass/Pass 云服务，快速构建出极高可用度的应用给用户，迅速验证自己的 idea 并获得市场反馈。现在，在 JS 丰富的生态又加入了大模型这一强大的工具，LangChain.js 并不是 Python 版本的简单封装，而是全部由 JS 构建，可见其对 JS 生态的重视。
这是给所有前端朋友的一次新机会，我们可以充分利用各种成熟的云服务，加上我们对大模型的理解和对用户需求的洞察，迅速构建出解决垂直领域的应用，并根据反馈持续更新和改进，占领新时代的用户心智。
那么，为什么是 LangChain 呢？
LangChain 就是目前最流行的大模型应用框架，适合 JS 选手去入门和上手大模型应用的开发。其高度封装的特点将复杂隔离，我们可以利用其提供的各种高质量工具模块化地构建 App。其最新推出的 LCEL 新编程范式更是将模块化构建推到了一个全新的高度。
使用 LangChain.js 构建复杂的 RAG Chatbot 或者是 Agents，往往只需要不到百行代码，就能生成一个高度可用的大模型应用基础。然后我们就可以将更多精力投入到更熟悉的 UI 和交互的构建之中，迅速交付给用户使用了。我们会从构建大模型应用的基础概念、LangChain 基础概念讲起，循序渐进地带大家从 0 到 1 构建复杂的大模型应用。我们也会深入业务，带大家写一些实际工程会用的自定义方案，例如，如何将 LangChian 中的 Memory 接入到现有的数据库存储体系中，或者在业务初期和测试中，如何将 memory 以文件形式进行持久化等，帮助大家迅速走上大模型应用开发之路。另外，我们的小册也会贴近开发实际情况，例如带大家申请 OpenAI 的服务，以及如何在 LangChain 中接入这些非 OpenAI 官方的服务。在实战章节，我们会突破传统的 ChatBot 常规实战，带大家尝试大模型的编程范式，讲解在图形化交互界面（GUI）下一个时代的大模型交互（LLM_UI）应该是什么样的，应该如何交互和实现，相信会给大家很多大模型时代应用模式的启发。同时，我也会带大家做一些贴合大模型优势的实战，去分享我对大模型优势和擅长点的思考，并带大家做一些好玩且有趣的实战出来。我相信大家做完后会玩得不亦乐乎，也会兴奋地去跟朋友分享，就像我一样。
Software Engineer从 0 到 1，掌握复杂大模型应用的构建思路；
深入真实业务场景，打造有价值的大模型应用；
打破常规，趣学大模型编程范式与交互；
基于 JS，前端工程师也能玩转 AI 开发。大模型时代已经到来，大量基础模型的质量、速度和价格已经到了高度可用的程度，曾经无数难以解决的语义理解、逻辑推断、复杂对话任务，现在通过非常简单的 prompt 就能解决。这给应用层近乎无限的想象力，《从前端到 AI：LangChain.js 入门和实战 - 掘金小册》PDF 下载 ePub 下载，所有应用和交互模式都值得用大模型的思考方式重新审视。这是不亚于移动互联网浪潮的机会，一次新的全民黑客松，一次新的重构现有应用格局的机会！通过 JS，我们可以借助各种 Sass/Pass 云服务，快速构建出极高可用度的应用给用户，迅速验证自己的 idea 并获得市场反馈。现在，在 JS 丰富的生态又加入了大模型这一强大的工具，LangChain.js 并不是 Python 版本的简单封装，而是全部由 JS 构建，可见其对 JS 生态的重视。
这是给所有前端朋友的一次新机会，我们可以充分利用各种成熟的云服务，加上我们对大模型的理解和对用户需求的洞察，迅速构建出解决垂直领域的应用，并根据反馈持续更新和改进，占领新时代的用户心智。
那么，为什么是 LangChain 呢？
LangChain 就是目前最流行的大模型应用框架，适合 JS 选手去入门和上手大模型应用的开发。其高度封装的特点将复杂隔离，我们可以利用其提供的各种高质量工具模块化地构建 App。其最新推出的 LCEL 新编程范式更是将模块化构建推到了一个全新的高度。
使用 LangChain.js 构建复杂的 RAG Chatbot 或者是 Agents，往往只需要不到百行代码，就能生成一个高度可用的大模型应用基础。然后我们就可以将更多精力投入到更熟悉的 UI 和交互的构建之中，迅速交付给用户使用了。我们会从构建大模型应用的基础概念、LangChain 基础概念讲起，循序渐进地带大家从 0 到 1 构建复杂的大模型应用。我们也会深入业务，带大家写一些实际工程会用的自定义方案，例如，如何将 LangChian 中的 Memory 接入到现有的数据库存储体系中，或者在业务初期和测试中，如何将 memory 以文件形式进行持久化等，帮助大家迅速走上大模型应用开发之路。另外，我们的小册也会贴近开发实际情况，例如带大家申请 OpenAI 的服务，以及如何在 LangChain 中接入这些非 OpenAI 官方的服务。在实战章节，我们会突破传统的 ChatBot 常规实战，带大家尝试大模型的编程范式，讲解在图形化交互界面（GUI）下一个时代的大模型交互（LLM_UI）应该是什么样的，应该如何交互和实现，相信会给大家很多大模型时代应用模式的启发。同时，我也会带大家做一些贴合大模型优势的实战，去分享我对大模型优势和擅长点的思考，并带大家做一些好玩且有趣的实战出来。我相信大家做完后会玩得不亦乐乎，也会兴奋地去跟朋友分享，就像我一样。
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