使用 LangChain 开发AIGC应用 （3天）

大模型前沿应用实践 / 2026-01-20 09:34:50
使用 LangChain 开发AIGC应用 （3天）
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    课程概述

    本课程将提供对LangChain框架的全面介绍，包括其核心概念、组件、安装和使用。课程内容将涵盖如何通过LangChain调用大型语言模型（LLM）进行有效沟通，以及如何设计和解析模型输出。此外，课程还将深入探讨如何通过Chain机制串联不同的组件，以及如何利用Memory功能保存和利用对话上下文。Agent部分将介绍代理的概念和高级应用，包括如何实现角色扮演和自动化任务执行。最后，课程将通过实战项目，指导学员构建客服Chatbot和知识库问答系统，将理论知识应用于实际场景中。


    课程目标

    本课程旨在培养学员在人工智能和自然语言处理领域的专业技能，特别是在使用LangChain框架进行应用开发方面。通过本课程，学员将获得以下知识和技能上的收益：

    1. 理解大语言模型（LLM）的工作原理：学员将学习大语言模型的基本概念，包括它们的预测能力和局限性，以及如何通过LangChain框架有效地调用这些模型。
    2. 掌握LangChain框架的核心组件：学员将熟悉LangChain的各个组件，如模型、提示模板、数据检索、记忆和代理，以及如何将这些组件组合使用以构建复杂的应用。
    3. 提升提示工程能力：课程将教授如何设计有效的提示（prompts）来激发大语言模型的潜力，以及如何从模型输出中提取和解析结构化信息。
    4. 构建和优化对话系统：学员将学习如何使用LangChain构建客服Chatbot，包括对话管理、上下文记忆和知识库集成，以提供流畅且信息丰富的客户服务。
    5. 实现知识库问答系统：课程将指导学员开发基于LangChain的知识库问答系统，解决实际工作中的信息检索和问答需求。
    6. 探索高级应用和代理技术：学员将了解如何利用LangChain的高级功能，如检索增强生成（RAG）、异步通信机制和角色扮演（CAMEL），以及如何创建自治代理来执行复杂任务。
    7. 实践项目开发：通过综合演练和项目实战，学员将在实际项目中应用所学知识，提升解决实际问题的能力，增强项目管理和团队协作经验。
    8. 提升技术沟通和创新能力：课程鼓励学员在开发过程中进行有效沟通，理解用户需求，并在LangChain框架内创新解决方案。

    通过本课程，学员不仅能够获得理论知识，还能通过实践项目将这些知识转化为实际技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。


    目标受众

    这个课程适合对人工智能和自然语言处理感兴趣的初学者，以及希望快速上手并实践智能对话系统开发的技术爱好者。目标受众应具备以下基本技术基础：

    1. 基本的编程知识：了解至少一种编程语言（如Python），能够进行基本的代码编写和调试。
    2. 对API调用有基本了解：知道如何使用API进行数据交互，包括发送请求和处理响应。
    3. 对自然语言处理有初步认识：对NLP的基本概念有所了解，能够理解文本数据的基本处理方式。
    4. 愿意学习和实践：具备学习新技能的热情，愿意通过实验和项目实践来巩固知识。

    课程提供了丰富的Jupyter Notebook实验环境和OpenAI API密钥，旨在帮助学员在无需深入技术细节的情况下，轻松上手并实践课程中的知识点。通过这些资源，学员可以在实践中快速掌握LangChain框架的使用，构建自己的智能对话应用。


    课时：3天或者18小时

    课程大纲
    LangChain的基本概念和环境准备
    • 大语言模型的概念
    • LangChain的概念和组件
    • 安装LangChain环境
    • 使用LangChain调用LLM API
    模型的调用、提示工程和输出解析
    • 模型I/O
    • 提示工程
    • 输出解析
    Chain：串联不同的组件
    • Chain的概念
    • LLMChain
    • Sequential Chain
    • RouterChain
    Memory：保存对话上下文
    • Memory 概述
    • ConversationChain
    • ConversationBufferMemory（缓冲记忆）
    • ConversationBufferWindowMemory
    • ConversationSummaryMemory
    • ConversationSummaryBufferMemory
    Agent：代理
    • Agent概念和体系
    • React框架
    • 结构化工具对话代理
    • 自主询问搜索代理
    • 计划与执行代理
    LangChain高级应用
    • 工具和工具箱
    • 实现检索增强生成RAG
    • 连接数据库
    • 回调函数实现异步通信机制
    • CAMEL：实现角色扮演
    • 自治代理
    综合演练：构建客服Chatbot
    • 技术架构
    • 实现步骤
    项目实战：开发知识库问答系统
    • 技术框架
    • 核心实现机制


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