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黄佳，新加坡科研局资深研究员（Lead Researcher），前埃森哲新加坡公司资深顾问，入行 20 余年。参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目，积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验。近年主攻方向为 NLP 预训练大模型应用、FinTech 应用、持续学习。
启程篇：从 0 到 1。介绍 LangChain 系统的安装流程，以及如何进行快速的入门操作。同时，详细指导如何使用 LangChain 来构建一个基于易速鲜花本地知识库的智能问答系统，让你直接感受 LangChain 强大的功能。
基础篇：深入 6 大组件。深入探索模型、提示模版、数据检索、记忆、链、代理等 6 大组件的工作原理和使用方法，并给出大量用例，夯实你对这些组件的理解和应用能力。最终，使其相互协作，一个强大而灵活的系统逐渐浮现眼前。
应用篇：积累场景中的智慧。展示如何将 LangChain 组件应用到实际场景中。你将学会如何使用 LangChain 的工具和接口，嵌入式存储，连接数据库，《LangChain 实战课 - 掘金小册》PDF 下载 ePub 下载，引入异步通信机制，通过智能代理进行各种角色扮演、头脑风暴，并进行自主搜索，制定自动策略，尝试不同方案完成任务。最终，使诸多组件功能相互配合，共同完成复杂任务。
实战篇：动手。你将学习如何部署一个鲜花网络电商的人脉工具，并开发一个易速鲜花聊天客服机器人。从模型的调用细节，到数据连接的策略，再到记忆的存储与检索，每一个环节都是为了打造出一个更加智能、更加人性化的系统。
《LangChain 实战课》课程大纲
开篇词|带你亲证AI应用开发的奇点时刻
启程篇
01 LangChain 系统安装和快速入门
02用LangChain 快速构建基于易速鲜花本地知识库的智能问答系统
基础篇
03模型I/O：输入提示、调用模型、解析输出
04提示工程（上）：用少样本FewShot 模板和ExampleSelector 创建应景文案
05提示工程（下）：用思维链（CoT）和思维树（ToT）提升模型思考质量
06调用模型：使用OpenAl API还是自己微调开源Llama2/ChatGLM?
07输出解析：用OutputParser生成鲜花推荐列表08链（上）：写一篇完美鲜花推文？用SequencialChain 链接不同的组件
09链（下）：想学育花还是插花？用RouterChain确定客户意图
10记忆：通过Memory 记住客户上次买花时的对话细节11代理（上）：ReAct 框架，推理与行动的协同
12代理（中）：AgentExecutor究竟是怎样驱动模型和工具完成任务的？
13代理（下）：结构化输入、Self-Ask with Search以及 Plan&Action 代理
应用篇
14工具和接口：LangChain 中的Tool 和 Toolkits 一览 15检索增强生成：通过RAG助力鲜花运营
16连接数据库：通过链和代理查询鲜花信息
17回调函数：在AI应用中引入异步通信机制
18CAMEL：通过角色扮演脑暴一个鲜花营销方案19 BabyAGI、AutoGPT 和HuggingGPT:下一代自主 人工智能代理初探
实战篇
20部署一个鲜花网络电商的人脉工具（上）21部署一个鲜花网络电商的人脉工具（下）
22易速鲜花聊天客服机器人的开发（上）
23易速鲜花聊天客服机器人的开发（下）结束语
未来属于终身学习者 期末测试
来赴一场满分之约

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