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python+langchain实战粗暴入门
- 价 格: VIP课程
- 时 长: 3小时20分
- 难 易： 初中级
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课程简介
后面要开一系列AI应用级开发，包括云原生应用，譬如基于k8s的故障智能定位系统等。因此我们需要快速对langchain这个框架快速入个门。本课程适合新手，大约20课时左右。更完立刻开新课程做实战项目
课程大纲
- 第1讲:开张课、快速调用OpenAI 试听
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老套路的开张课，我们快速入门。粗暴的
- 第2讲:链(chain)快速入门、prompt模板的快速入门
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今天我们入门下chain的最简单写法
- 第3讲:输出解析器快速入门（str和json） 试听
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今天我们快速讲下输出解析器
- 第4讲:模板使用快速入门、聊天模板
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今天快速入门下模板的基本使用
- 第5讲:对话记忆模式链（1）快速入门
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今天我们来入门对话模式
- 第6讲:对话记忆模式链（2）记忆载体(各种memory)的使用
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今天我们讲解各种记忆模式对象的概念和使用
- 第7讲:对话记忆模式链（3）带自我总结的记忆对话用法
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本课时讲解的是SummaryMemory的基本用法
- 第8讲:实战演练(1):基于AI的上市公司信息分析 试听
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我们一边搜索一边调用LLM进行分析
- 第9讲:实战演练: 抓取信息后分析总结上市公司近况
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我们把之前的内容做个实战演练
- 第10讲:langchain agent入门(1) 基本概念、创建tools的多种写法
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今天我们正式开始学习agent
- 第11讲:langchain agent入门(2) 定义输出解析器和模板
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代码重要部分，但是不用太纠结
- 第12讲:langchain agent入门(3) 创建agent并执行
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经过前面的铺垫，今天完成最简单的agent构建和执行
- 第13讲:langchain agent入门(4) 了解hub，拉取prompt 试听
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除了我们自己写prompt还可以用hub
- 第14讲:补充: 向量搜索(1) Faiss入门、通义千问embedding
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今天加入一些补充课时，便于我们后面做rag开发
- 第15讲:补充: 向量搜索(2) 基于文档搜索、文档分割
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今天我们来说下基于文档的搜索和自动分割
- 第16讲:补充: 向量搜索(3) 向量数据库之Chroma快速使用
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今天介绍一个本地向量数据库，后面还有别的要讲。
- 第17讲:向量数据库之qdrant快速集成(1) 插入数据
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今天使用我们后面实战课程使用的向量数据库
- 第18讲:向量数据库之qdrant快速集成(2) 搜索、如何相对精准搜索
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向量搜索由于使用了余弦相似性，那么如果我们要精准搜索该如何
- 第20讲:传说中的RAG是什么、基本代码写法
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今天我们来入门rag，其实很简单
- 第21讲:rag学习(2)html抓取在线检索（初级） 试听
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今天讲一下在线检索的基本写法，先从html抓取开始
- 第22讲:练手:分析金融(股票)数据(1)几个手法和技术要点
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本课时如果你对股票不感兴趣，可以选学
- 第23讲:langchain整合selenium4.x进行无头浏览器抓取
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学员要求特别加课，先讲下无头浏览器。后面要用
- 第24讲:结合直聘网开发求职助手(1) 基本思路和实现(上) 试听
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你还在用手工的方式找工作和肉眼看岗位吗。不如我们自己开发一个
- 第26讲:结合直聘网开发求职助手(2) 读取word、拆分自己的简历
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今天我们来对我们的简历下手了
- 第27讲:langchain集成智普免费AI的基本写法 试听
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智普AI开放了免费接口，今天我们来集成一番
- 第29讲:开发直聘网求职助手(4) 利用招聘需求自动编写简历(初步)
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今天来玩个好玩的
- 本课程每周更新2-5课时
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