Gen AI - 使用 LangChain 進行 RAG 應用程式開發

學習 LangChain 使用 Open AI GPT 和向量資料庫（包括總整專案）開發 RAG 應用程式

從這 9.5 小時的課程，你會學到

LLM RAG 應用程式開發基礎
LLM 框架與 LangChain
使用 Open AI GPT API 開發 RAG 應用程式
快速工程技術
針對您的 RAG 應用程式的工程最佳化提示
LangChain 裝載機( Loaders )和分割機( Splitters )
使用鍊和 LCEL（ LangChain Expression Language，LangChain 表達式語言）
使用檢索器、代理程式和工具
會話記憶
具有不同來源類型和業務用途的多個 RAG 專案

要求

基礎 Python 語言
無需資料科學經驗

課程說明

本課程使用開放式 AI GPT API、LangChain LLM 框架和向量資料庫，旨在幫助你學習 Langchain 並建立紮實的概念和實踐能力，以便能夠開發 RAG 應用程式和專案。本課程涵蓋了以非常徹底的方式學習 LLM 和框架（如代理程式、工具、鏈、檢索器、輸出解析器、載入器和分割器等）的所有基礎知識，並有足夠的實踐編碼。它還深入研究了語言嵌入和向量資料庫的概念，以幫助你開發基於 RAG 應用程式的高效語義搜尋和語義相似性。我們還將介紹多種快速工程技術，使你的 RAG 應用程式更有效率。

包含的專案清單：

SQL RAG：將自然語言轉換為 SQL 語句並套用於 MySQL 資料庫以提取所需的結果。

具有會話記憶體的 RAG：使用會話記憶體建立簡單的 RAG 應用程式。
履歷分析：載入履歷文件並從文件中提取基於 JSON 的關鍵資訊。
對話式 HR 聊天機器人：建立一個全面的 HR 聊天機器人，能夠使用載入到 Vector DB 中的 HR 政策和程式資料庫中的答案進行回應，並保留像 ChatGPT 一樣的對話記憶。使用 Streamlit 建立 UI。
結構化資料分析：將結構化資料載入到 Pandas Dataframe 中，並使用 Few-Shot ReAct Agent 來執行複雜的分析。
發票資料擷取器：上傳多張發票並將關鍵資訊提取為 CSV 格式。使用 Streamlit 建立 UI。

對於每個專案，你將學到：

業務問題
使用什麼LLM和LangChain元件
分析結果
你可以使用類似的方法解決哪些其他類似的用例。

總整專案：

你還將有機會在課程結束時完成頂點專案。這將幫助你更好地學習Langchain並從頭開始開發 RAG 應用程式。

目標受眾

任何渴望利用 LLMs 的力量將 Gen AI 功能融入其專案和產品的軟體開發人員
希望實現軟體工程流程自動化的軟體開發人員

講師簡介

Manas Dasgupta 新創公司創辦人、資料科學專家

大家好，我是 Manas Dasgupta，來自印度矽谷班加羅爾。

根據資格，我擁有英國利物浦約翰摩爾斯大學 (LJMU) 的人工智慧碩士學位 (MSc)。

我的專業領域包括生成人工智慧 – 使用 LangChain 和 LlamaIndex 等框架進行 RAG 應用程式開發、機器學習和資料科學/預測分析領域，包括各種監督、無監督、深度神經網路、聚類技術等。

我在碩士期間的研究領域是使用深度學習方法（例如連體網路）的自然語言處理（NLP）、編碼器-解碼器技術、各種語言嵌入方法（例如BERT）、語義相似性監督學習等領域。

我在 IT 開發方面擁有超過 20 年的經驗，主要是在金融服務領域開發產品和解決方案。我也是 Teksands 的創辦人，我和我的團隊在人才領域開發 Gen AI 豐富的應用程式。

字幕：無

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