课程
使用 LangChain 开发 LLM 应用
中级技能水平
更新时间 2026年1月
PythonArtificial Intelligence3小时10 视频33 道练习2,750 XP46,306成就证明
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LangChain 生态系统开发基础
借助 LangChain 生态系统扩展你的 LLM 工具包，实现与 OpenAI 和 Hugging Face 模型的无缝集成。 发现一个开源框架，它可优化真实世界应用，并让你为自己的具体用例创建复杂的信息检索系统。使用 LangChain 的聊天机器人创建方法
利用 LangChain 工具开发聊天机器人，并比较 HuggingFace 开源模型与 OpenAI 闭源模型之间的细微差别。 利用提示模板处理复杂对话，为高级聊天机器人开发奠定基础。使用 LangChain 进行数据处理与检索增强生成（RAG）
掌握分词和向量数据库，优化数据检索，并通过丰富的外部信息增强聊天机器人交互。 利用 RAG 记忆功能来优化多样化用例。高级链、工具和代理集成
利用链、工具、代理、API 和智能决策的强大能力，处理完整的端到端用例以及高级 LLM 输出处理。调试与性能指标
最后，掌握调试、优化和性能评估，确保你的聊天机器人具备错误处理能力。 为故障排查增加透明度。先决条件
Introduction to Embeddings with the OpenAI APIPrompt Engineering with the OpenAI API1
Introduction to LangChain & Chatbot Mechanics
Welcome to the LangChain framework for building applications on LLMs! You'll learn about the main components of LangChain, including models, chains, agents, prompts, and parsers. You'll create chatbots using both open-source models from Hugging Face and proprietary models from OpenAI, create prompt templates, and integrate different chatbot memory strategies to manage context and resources during conversations.
2
Chains and Agents
Time to level up your LangChain chains! You'll learn to use the LangChain Expression Language (LCEL) for defining chains with greater flexibility. You'll create sequential chains, where inputs are passed between components to create more advanced applications. You'll also begin to integrate agents, which use LLMs for decision-making.
3
Retrieval Augmented Generation (RAG)
One limitation of LLMs is that they have a knowledge cut-off due to being trained on data up to a certain point. In this chapter, you'll learn to create applications that use Retrieval Augmented Generation (RAG) to integrate external data with LLMs. The RAG workflow contains a few different processes, including splitting data, creating and storing the embeddings using a vector database, and retrieving the most relevant information for use in the application. You'll learn to master the entire workflow!
使用 LangChain 开发 LLM 应用
课程完成 加入超过19百万学习者，今天就开始使用 LangChain 开发 LLM 应用！
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