生成式人工智能完整指南：LangChain、Agentic AI、RAG
从NLP基础到高级AI代理与RAG技术的全面实践课程
学习内容：
* 掌握NLP的基础知识：标记化、嵌入、POS标记、TF-IDF、分块等。
* 了解生成式人工智能的基础知识：探索自动编码器、VAE、GAN和Transformer模型等关键概念。
* 掌握提示工程：学习为ChatGPT等模型设计有效提示的技术，包括零次提示、一次提示和少次提示。
* 使用行业领先的工具：探索用于实际应用的尖端生成式AI平台，例如ChatGPT、Google Gemini和Microsoft CoPilot。
* 为实际的生成式AI应用程序设置环境：使用Python、VS Code和LangChain实现RAG。
* 与LangChain和LangChain生态系统库(LCEL)合作：构建现实世界的生成式AI应用程序并探索LangChain生态系统。
* 开发AI代理：了解并实施Crew AI和AutoGen等代理来自动执行复杂任务。
* 实现向量RAG和图形RAG：使用Neo4j进行高级检索和数据增强技术。
* 学习自我反思RAG技术：了解AI如何推理和反思自身过程。
* 生成式AI的实用Python技能：从基础开始，逐步进步到使用Python和NLTK等库进行高级AI开发。
* 从头开始构建AI解决方案：通过LangChain和LCEL获得生成AI的端到端知识，从基础到高级实现。
课程内容主题：
* 检索增强生成(RAG)
* 其他IT和软件
* 信息技术与软件
课程要求：
* 对Python有基本的了解，但不用担心，课程将涵盖Python的基础知识。
课程详细描述：
* 本课程专为学生、开发人员和AI爱好者设计，全面覆盖生成式AI的核心技术与实践应用。
* 从自然语言处理(NLP)和生成式AI的基础知识入手，逐步深入LangChain、LCEL、LangSmith、LangGraph等工具的高级实现。
* 学习如何通过提示工程优化AI模型表现，结合ChatGPT、Google Gemini等平台进行实战操作。
* 掌握RAG技术，利用Neo4j构建向量RAG和图形RAG系统，提升数据检索与增强能力。
* 深入探索AI代理（如Crew AI、AutoGen）的自动化潜力，应用于客户服务、任务自动化等场景。
* 通过测验、编码挑战和项目实践，系统掌握生成式AI的理论与开发技能，从零基础到独立开发完整AI解决方案。
* 适合人群包括数据科学家、机器学习工程师、AI研究者、软件开发人员、产品经理及对生成式AI技术感兴趣的学员。
