generative_ai_with_langchain

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使用LangChain框架构建生成式AI应用的全面指南

《Generative AI with LangChain》为开发者提供了一个如何使用LangChain框架构建生成式AI应用的全面指南。书中详细介绍了生成式AI的原理、能力以及限制,结合ChatGPT等LLMs,通过系列实用案例展现构建各类生产级LLM应用的流程,涵盖客户支持、软件开发辅助等场景。本书适合任何希望深度了解并应用生成式AI的开发者。

LangChain生成性AI大型语言模型PythonChatGPTGithub开源项目

Generative AI with LangChain 项目介绍

简介

"Generative AI with LangChain, First Edition" 是一本由 Packt 出版的书籍,主要聚焦于使用 LangChain 框架开发生成式人工智能(Generative AI)应用。这本书的作者是 Ben Auffarth,他是一位拥有丰富经验的全栈数据科学家。该书详细讨论了大语言模型(LLM)的功能、能力和局限性,并以实际示例展示了如何使用 LangChain 构建生产级应用。

书籍内容概览

这本书阐述了如何利用大语言模型(如 ChatGPT)在各个领域中的应用,从客户支持到软件开发以及数据分析,充分展示了 LLM 在实际应用中的广泛用途。通过这些例子,读者可以学习如何通过调优、提示工程以及在生产环境中的最佳实践来释放大语言模型的全部潜力。

主要学习内容

  • 了解大语言模型(LLM)的优势和局限性。
  • 掌握生成式 AI 的基础知识及行业趋势。
  • 学习使用 LangChain 创建类似问答系统和聊天机器人这样的 LLM 应用。
  • 理解 Transformer 模型及其注意力机制。
  • 使用 pandas 和 Python 自动化数据分析和可视化。
  • 通过提示工程提高模型性能。
  • 调整 LLM 以最大化其潜力,并了解相应工具的使用。
  • 使用 LangChain 将 LLM 部署为服务,并应用评估策略。
  • 利用开源 LLM 以私密方式与文档互动,防止数据泄露。

实践章节

书中按照实际应用分为多个章节,每个章节都配有对应的 Python 脚本和笔记本供读者实操。更加方便的学习路径包括可在不同的计算平台如 Colab、Kaggle 和 Gradient 上执行的链接。具体章节内容包括生成式 AI 概述、如何利用 LangChain 创建 LLM 应用等。

环境和设置

为了更好地使用本书内容,读者需要配置一个 Python 开发环境。推荐使用 Conda 进行项目依赖安装,或者使用 pip 和 poetry。关于 API 密钥的设置,书中提供了详细指导,确保读者能够顺利运行代码。

参与和反馈

作者欢迎读者在使用过程中提供反馈,以便进一步改进项目。如果发现任何问题,可以通过提交 pull request 或 issues 的方式贡献代码。

作者简介

Ben Auffarth 拥有超过 15 年的工作经验,在计算和认知神经科学领域拥有博士学位。此外,他曾在多个技术领域中设计并实施复杂的项目,具备丰富的实践经验。

通过《Generative AI with LangChain, First Edition》,读者有机会全面了解 如何在现代生成式 AI 领域释放大语言模型的潜力,并将其应用于多种实际场景。

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