吴恩达的LangChain for LLM应用开发免费课程

LangChain for LLM 应用开发是什么

LangChain for LLM 应用开发是DeepLearning.AI推出的在线课程，由LangChain创始人Harrison Chase和吴恩达Andrew Ng主讲。课程教授如何用LangChain框架扩展语言模型（LLM）的应用场景和功能。内容涵盖模型调用、提示与响应解析、LLM记忆管理、操作链创建、文档问答及LLM代理开发等。通过8个视频课程和6个代码示例，初学者能在1小时38分钟内掌握如何将LLM应用于专有数据，构建个性化助手和专业聊天机器人，快速开发出强大的语言模型应用。

LangChain for LLM 应用开发的课程目标

• 框架创始人教授学习LangChain：直接从LangChain的创造者Harrison Chase那里学习，深入了解框架的设计理念和最佳实践。
• 将LLM应用在专有数据：学习如何将大型语言模型应用于自己的数据，构建个性化助手和专业聊天机器人，满足特定的业务需求。
• 使用高级功能扩展LLM的使用：通过学习如何使用代理（Agents）、链式调用（Chained Calls）和记忆（Memories），扩展LLM的功能，实现更复杂的交互和应用。
• 快速开发强大应用：通过课程提供的知识和实践，学习者将能在短时间内开发出功能强大的LLM应用，提升开发效率。

LangChain for LLM 应用开发的课程大纲

• 导论：介绍课程结构和目标，帮助学习者了解LangChain框架及在LLM应用开发中的作用。
• 模型、提示和解析器：学习如何调用LLM，提供有效提示并解析响应，优化提示获得更好的LLM输出。
• 记忆：学习如何使用记忆功能存储对话历史，管理有限的上下文空间，提升LLM在多轮对话中的表现。
• 链：创建操作序列（链），将多个LLM调用组合起来，实现更复杂的任务，优化LLM的工作流程。
• 索引和检索：使用LangChain的索引和检索功能，将LLM应用于专有数据，实现文档问答功能。
• 评估：学习如何评估LLM应用的性能，包括准确性和效率，通过测试和反馈优化应用。
• 代理：了解LLM作为推理代理的强大功能，探索如何让LLM在复杂任务中进行推理和决策。
• 结语：总结课程要点，为后续学习提供指导，强调持续探索和实践的重要性。
• 测验：通过测验测试对课程内容的理解，巩固关键概念。

LangChain for LLM 应用开发的课程地址

• 课程地址：DeepLearning.AI

LangChain for LLM 应用开发的适用人群

• 初学者：适合零基础的学习者，快速入门LangChain和LLM应用开发。
• 有一定Python基础的开发者：适合已掌握Python编程的学习者，助力用户快速上手LLM应用开发。
• 数据科学家和机器学习工程师：适合有数据科学或机器学习背景的专业人士，将LLM技术应用在实际项目。
• 产品经理和业务分析师：适合关注业务应用的学习者，帮助用户理解LLM技术并推动业务创新。
• AI和自然语言处理爱好者：适合对AI和自然语言处理感兴趣的学习者，激发用户对LLM技术的兴趣和探索。