LangChain Mastery
– Most Practical Course To Build AI Apps
使用 LangChain 构建高级 AI 应用程序的完整指南，适合初学者和经验丰富的专业人士
学习内容：
– 了解大型语言模型 (LLM) 和 LangChain 的基础知识，为 AI 应用构建坚实的基础。
– 掌握链、内存、模型、提示模板和输出解析器等核心概念，并通过视觉和简单的语言进行解释。
– 擅长提示工程和输出解析，以指导 AI 对不同用例的响应。
– 实现检索增强生成 (RAG) 来处理数据，然后深入研究高级 RAG 技术，包括查询转换、多查询、索引。
– 使用 LangGraph 的多智能体工作流和实时交互功能构建强大的、有状态的 AI 系统。
– 使用 LangSmith 部署和优化 AI 应用程序，确保有效的监控和调试。
– 使用 Streamlit 创建交互式 AI 应用程序，增强用户参与度和体验。
课程内容主题：
– Introduction（介绍）
– Understanding LLM and AI Basics（理解 LLM 和 AI 基础）
– Getting started with LangChain（LangChain 入门）
– Models（模型）
– Prompts & Output Parsers（提示与输出解析器）
– Streamlit for AI Apps（AI 应用中的 Streamlit）
– Chains（链）
– Memory（内存）
– Prompt Engineering（提示工程）
– Real World LLM Uses（实际 LLM 应用）
– RAG: Working with Your Data（RAG 与数据交互）
– LangSmith: Debugging and Evaluation（LangSmith 调试与评估）
– Advanced RAG（高级 RAG）
– Callbacks（回调）
– Deploy and Share AI Apps（部署与共享 AI 应用）
课程要求：
– 基本 Python 编程
– 对构建现实世界的人工智能应用程序的兴趣
课程详细描述：
– **课程结构**：课程采用最新的 LangChain 0.3 版本创建，并涵盖 LangSmith。通过实践项目，学员将掌握 LangChain 和其生态系统的核心技能。
– **学习路径**：课程从 AI 基础知识开始，逐步深入 LangChain 的核心概念（如链、内存、模型、提示工程等），并结合实际案例（如金融问答系统、社交媒体脚本生成器等）进行教学。
– **适用人群**：
– 来自 IT 行业但对 LLM/GenAI 新手的学员。
– 希望转行进入 AI 领域的职业转型者。
– 具备一定 GenAI 经验但希望深入学习 LangChain 的学习者。
– 已有 GenAI 开发经验但需要系统化知识的资深开发者。
– **课程优势**：
– 简单易懂：复杂概念通过视觉化和分步讲解，降低学习门槛。
– 项目驱动：每章节包含互动项目，帮助学员将理论应用于实际场景。
– 结构化教学：从基础到高级，逐步构建完整的 AI 应用开发能力。
– **最终目标**：学员将能够独立构建、调试、部署 AI 应用，并掌握提示工程、RAG 技术、Streamlit 集成等关键技能，解决实际问题。
