使用OpenAI和LangChain构建聊天应用程序

学习前沿的人工智能技能

在这个快速发展的科技时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变许多行业。在这样的背景下，拥有扎实的人工智能技能，无疑会为你的职业生涯带来巨大的优势。本课程旨在通过LangChain框架，帮助你掌握如何建立和部署聊天应用程序，以及如何实现与强大的大型语言模型（LLMs）的无缝集成。

课程时长：5小时8分钟

视频：MP4格式, 1920×1080 30帧每秒

音频：AAC, 44.1 kHz, 2声道

语言：英语

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你将学到什么

1. 掌握LangChain：学习如何将现有应用程序与强大的LLMs无缝集成。
2. 连接OpenAI的语言和嵌入模型：通过获取OpenAI的API密钥，连接并应用其强大的语言模型。
3. 掌握提示工程技术：通过有效的提示工程提升AI响应的性能和相关性。
4. 实现增强的检索生成（RAG）技术：使你的AI驱动产品具备知识库，以便提供更加丰富的回答。
5. 利用人工智能拓展组织机会：通过灵活应用AI，打开无限的商业可能性。
6. 提升职业前景：掌握稀缺且备受追捧的AI工程技能。

课程要求

• Python中级编程技能：需要掌握一定的Python编程基础。
• Jupyter Notebook环境：务必确保在本地计算机上顺利运行Jupyter Notebook。

课程描述

在《构建聊天应用程序：使用OpenAI和LangChain》这门课程中，我们将深入探讨日益流行的LangChain Python库，以开发引人入胜的聊天机器人应用程序。本课程将提供详细的分步指导，帮助您使用OpenAI的API密钥接入其强大的大型语言模型（LLMs）。 当我们能够访问基本模型之后，接下来的学习将围绕如何运用LangChain及其集成技术来创建富有吸引力的提示、添加记忆功能、输入外部数据并连接到第三方工具展开。Build Chat Applications with OpenAI and LangChain

LangChain的一个显著特点是其与第三方工具的集成，使得能够与多种语言模型进行连接，并以多种格式加载文档。此外，它还允许选择合适的嵌入模型，将嵌入存储在向量存储中，并与搜索引擎、代码解释器等工具（如维基百科、GitHub、Gmail等）相连。

在学习过程中，掌握LangChain表达语言（LCEL）是一个关键环节，它对于开发具有状态感知能力的上下文聊天机器人至关重要。这些聊天机器人不仅能够记住过去的对话，还能够针对未见数据提出问题并解决更复杂的问题。

此外，我们还将花费大量时间讨论最先进的增强检索生成（RAG）技术，无论是理论还是实践。这种技术使得基于LLM的应用程序能够分析和回答超出其训练数据的信息的问题。最终，我们将创建一个能够回答学生有关365图书馆课程问题的聊天机器人。

你将获得哪些技能？

• 与LLMs集成现有应用程序。
• 使用OpenAI API密钥连接OpenAI的语言和嵌入模型。
• 开发提示工程技术，提升AI响应的性能和相关性。
• 实施RAG，为你的AI驱动产品丰富知识库。
• 掌握LCEL协议，开发使用LangChain Python库的应用程序。
• 将外部工具连接到你的LLM驱动应用程序中。
• 理解代理机制及代理执行器的工作原理。

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适合人群

• 渴望成为AI工程师的人。
• 所有认真考虑将AI集成到产品中的人。

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通过这门课程的学习，你将为即将到来的人工智能时代做好准备。如果你对LangChain感到兴奋，想要应用它在真实世界中解决实际问题，那么请不要犹豫，加入我们，开始你的学习之旅吧！