Contents
通過建構 FAST 來學習 LangChain，這是一個真實世界的生成式 AI LLM 驅動的應用程式 LLM（Python）
從這 5 小時的課程，你會學到
- 精通 LangChain
- 有一個端到端作用基於 LangChain 的生成 AI 應用程式
- 提示工程理論：思想鏈、ReAct、Few Shot 提示和了解 LangChain 是如何構建的
- 了解如何在 LangChain 開源程式碼基底( codebase )中導航
- 給軟體工程師的大型語言模型( Large Language Models )理論
- LangChain: 很多鏈 Chains, Agents,, DocumentLoader, TextSplitter, OutputParser, Memory
- Vectorestores/向量資料庫（Pinecone、FAISS）
要求
- 不需要機器學習經驗。
- 這不是初學者課程。 需要基本的軟體工程概念
- 我假設學生會熟悉軟件工程主題，例如：git、python、pipenv、環境變數、類、測試和除錯
課程說明
歡迎來到第一期 LangChain Udemy 課程 – 釋放 LLM 的力量！
這門綜合課程旨在教您如何快速利用 LangChain library 的強大功能進行 LLM 應用。
本課程將為您提供必要的技能和知識，為各種主題開發尖端的 LLM 解決方案。
在本課程中，您將踏上從頭開始使用 LangChain 建構真實世界 LLM 支持的應用程式的旅程。 您將建構的應用程式旨在從網際網路上蒐集有關您提供的姓名的資訊，並生成幾個個性化的破冰來開始與此人的對話。
本課程涵蓋的主題包括：
- LangChain
- 歷史
- LLMs: 少量的 prompting, 思考鏈( Chain of Thought ), ReAct prompting
- 聊天模型
- Prompts, PromptTemplates
- 輸出解析器
- Chains: SequentialChain, LLMChain, RetrievalQA chain
- Agents, 訂製的代理
- 工具, 工具包( Toolkits )
- 記憶體
- Vectorstores (Pinecone, FAISS)
- DocumentLoaders, TextSplitters
- Streamlit (用於 UI)
在整個課程中，您將進行動手練習和實際專案，以加強您對所涵蓋的概念和技術的理解。 到課程結束時，您將精通使用 LangChain 創建功能強大、高效且用途廣泛的 LLM 應用程式，用途廣泛。
請注意，這不是適合初學者的課程。 本課程假定您具有軟體工程背景並且精通 Python。
目標受眾
- 想要學習如何使用 LangChain 建構基於生成式 AI 的應用程式的軟體工程師
- 想要學習如何使用 LangChain 建構基於生成式 AI 的應用程式的後端開發人員
- 想要學習如何使用 LangChain 建構基於生成式 AI 的應用程式的全端工程師
講師簡介
Eden Marco 暢銷導師
我是一名熱情的軟體工程師，擁有多年後端開發經驗，是 Orca Security 軟體工程師的首批工程師之一，現在我在 Google Cloud 擔任客戶工程師。
Technion – Israel Institute of Technology 計算機科學學士學位
我一直是教學和指導的粉絲，我在以色列 Reichman 大學教授 CS 課程（函數式程式編輯和 CS 簡介）。
英文字幕：有
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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