学习路径描述

使用 LangChain 开发应用程序

构建涉及 LLM 的应用程序可能具有挑战性，因为涉及的组件数量庞大：提示、模型、向量数据库、API 和代理。进入 LangChain！LangChain 是一个用于使用单一统一语法构建和编排组件的框架。在这个技能学习路径中，你将使用 LangChain 掌握用 Python 构建最常见的 LLM 应用。你将掌握使用 Hugging Face 和 OpenAI 模型构建有影响力的聊天机器人的基础。您将了解检索增强生成（RAG），它可让您将自己的数据集成到应用中，使模型超越其训练数据。智能体系统是 AI 和 LLM 应用开发中最令人兴奋的发展之一，你将获得一门关于构建自己系统的完整速成课程！智能体使用 LLM 来做决策，实际上就是根据输入决定采取不同的行动。这些操作可能包括调用 API、运行 Python 代码，甚至执行 RAG！在此过程中，你将通过动手的互动项目应用新学到的知识。立即加入生成式 AI 时代！

先决条件

此学习路径无先决条件

Course
1
使用 LangChain 开发 LLM 应用
了解如何使用 LLM、提示、链和代理在 LangChain 中构建 AI 驱动的应用程序。
Course
2
使用 LangChain 的 Retrieval Augmented Generation (RAG)
学习使用 LangChain 的检索增强生成（RAG）将外部数据与 LLM 集成的前沿方法。
Project
额外
Building RAG Chatbots for Technical Documentation
Implement retrieval augmented generation (RAG) with LangChain to create a chatbot for answering questions about technical documentation.
Course
4
使用 LangChain 设计 Agentic 系统
掌握 LangChain agent 的基础组件，构建自定义聊天 agent。

使用 LangChain 开发应用程序

3 课程

学习路径完成

获得成就证明

将此证书添加到您的 LinkedIn 档案、简历或履历中
在社交媒体和绩效评估中分享立即注册

使用 LangChain 开发应用程序

需要团队培训？

学习路径描述

使用 LangChain 开发应用程序

先决条件

使用 LangChain 开发 LLM 应用

使用 LangChain 的 Retrieval Augmented Generation (RAG)

Building RAG Chatbots for Technical Documentation

使用 LangChain 设计 Agentic 系统

获得成就证明

加入超过19百万学习者，今天就开始使用 LangChain 开发应用程序！

通过 DataCamp for Mobile 提升您的数据技能

学习路径描述

使用 LangChain 开发应用程序

获得成就证明

加入超过.css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19百万学习者，今天就开始使用 LangChain 开发应用程序 ！

创建您的免费帐户

通过 DataCamp for Mobile 提升您的数据技能

加入超过19百万学习者，今天就开始使用 LangChain 开发应用程序！