基础数据类型Schema
- 掌握Langchain,深入理解语言模型,实践嵌入技术,解决实际问题,延长职业生涯。
【为什么要学习这门课?】
1.市场需求:随着AI技术的快速发展,语言模型和嵌入技术在各行各业的应用越来越广泛,从搜索引擎优化到自然语言处理,再到人工智能产品的开发,对这方面技能的需求大增。
2.能力提升:学习这门课程,你将掌握语言模型和嵌入技术的核心知识,理解其原理和应用,这将极大提升你的技术能力和解决实际问题的能力。
3.职场优势:AI领域的就业竞争日益激烈,掌握这门课程的知识和技能,将使你在求职市场上更具竞争力,帮助你获得更好的工作机会。
4.项目实战:课程中的实战项目将让你有机会将所学知识应用到实际问题中,提升你的实战能力,为你未来的工作或创业项目打下坚实的基础。
【学习这门课能够获得什么?】
学习这门课程,你将能够:
1. 掌握语言模型和嵌入技术的核心知识和原理,理解它们在自然语言处理和人工智能中的应用。
2. 提升你的技术能力和解决实际问题的能力,使你在求职市场上更具竞争力。
3. 通过实战项目,将所学知识应用到实际问题中,提升你的实战能力。
4. 了解AI技术的发展和趋势,为你未来的学习和发展方向提供指导。
5. 如果你有创业的打算,这门课程将为你提供一套完整的技术工具箱,帮助你实现你的创业梦想。
【课程内容是什么?】
以下是对课程内容的详细解释:
1. 课程介绍和基础知识
- 1-1 课程介绍:介绍课程的目标、内容和学习方法。
- 1-2 LLM:大型语言模型(LLM)的基本概念和应用。
- 1-3 LLM 微调:介绍LLM的微调技术和方法。
- 1-4 LLM 微调:代码实战
- 1-5 Embedding 与 LLM:讲解LLM的嵌入技术和应用。
- 1-6 Embedding 与 LLM:代码实战。
2. Langchain介绍和环境准备
- 2-1 Langchain 概述:什么是LangChain,如何使用与安装,LangChain 与OpenAI
- 2-2 Langchain 基本数据类型Shchema:Texts、Chat Messages、Documents、Examples
- 2-3 Langchain 6大组件介绍:Model I/O、Prompt、Data Connection、Chains、Agents、CallBacks
- 2-4 Langchain 示例尝鲜:Prompt、Prompt Template、Output Parser
- 2-5 Langchain 示例尝鲜:Document Load、Text Splitters、Retrievers
3. Model IO:提示模版、解析模版、模型接口
- 3-1 Model I/O 组件概述:Prompt Template,ChatMessagePromptTemplate,MessagesPlaceholder
- 3-2 Prompt template 探索:Partial prompt templates ,Composition
- 3-3 Example Selector 探索:Example selectors,Select by length,Select by similarity
- 3-4 Language Models(语言模型的应用)-上:Language Models,Caching,FakeListLLM
- 3-5 Language Models(语言模型的应用)-下:Async API,Serialization,Streaming
- 3-6 Output parsers(输出解析器):List parser,Datetime parser,Auto-fixing parser
4. Data Connection:文档加载、转换、嵌入、查询
- 4-1 Data Connection 组件概述:介绍组件关系和组成方式。
- 4-2 文档加载器-上:CSV加载、多文档加载、HTML加载。
- 4-3 文档加载器-下:Json加载、PDF加载、三方数据源加载。
- 4-4 文档转换器:文本切割、特征提取、问答转换、文档翻译、元数据标记。
- 4-5 嵌入与向量数据库:文本嵌入、Chroma、FAISS、Milvus向量数据库。
- 4-6 索引器:请求拆分、上下文压缩、元数据过滤器、时间权重。
5. 链的基本概念和操作
- 5-1 Chian组件概述:介绍链的基本概念和应用。
- 5-2 Chain基本用法:API 异步调用、如何Debug、调用外部资源、与Memory合作、持久化
- 5-3 Chain的分类- 上:LLMChain、RouterChain
- 5-4 Chain的分类- 下:SequentialChain、TransformationChain
- 5-5 SQL Chain - 上:连接Sqlite 数据库查询数据、根据条件进行连接查询、通过Prompt 进行table的指定
- 5-6 SQL Chain - 下:显示查询的中间过程(表结构、SQL)、定制化表(关注的表和字段)+示例
- 5-7 摘要应用 :Stuff document、Map Reduce document
6. Memory的基本概念和应用
- 6-1 Memory组件概述:ConversationBufferMemory,ConversationBufferWindowMemory
- 6-2 Memory组件分类:ConversationSummaryMemory,Vector Store-backed Memory
- 6-3 Memory常见用法 - 上:客制化对话前缀,多输入Memory
- 6-4 Memory常见用法 - 下:实体记忆,对话知识图谱记忆
7. Agents的基本概念和操作
- 7-1 Agents 组件概述:Agent补齐了LLM短板,代理,工具,代理执行器
- 7-2 Agents 类型分类:Conversational Agent、OpenAI Multi Functions Agent、Self Ask with Search
- 7-3 Tool 应用:Multi-input tool、Tool input schema、Human-in-the-loop Tool
- 7-4 Agent 常规应用 1 :Agent 迭代器、Agent 与向量数据库协同
- 7-5 Agent 常规应用 2:Aysnc API、自定义Agent
8. 异步回调和日志记录
- 8-1 异步回调:介绍异步回调的基本概念和应用。
- 8-2 Callbacks 的应用场景:Async callback、Logging to file、Multiple callback handlers、Token Counter
9. 项目实战-Ask for PDF
- 9-1 项目背景介绍:项目功能和架构设计。
- 9-2 组件安装和UI展示:PIP 安装组件、Streamlit 界面设置
- 9-3 文件上传和处理:Streamlit组件上传文件、Text_Splitter切割文件
- 9-4 向量转化和向量数据库写入:Embedding 向量转换, FAISS 向量数据库写入
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课程大纲
- 第一章 开门介绍:课程介绍和基础知识
- 1-1试看 课程介绍:介绍课程的目标、内容和学习方法。12:56
- 1-2LLM:大型语言模型(LLM)的基本概念和应用13:19
- 1-3LLM 微调:介绍LLM的微调技术和方法。17:10
- 1-4LLM 微调:代码实战13:07
- 1-5Embedding 与 LLM:讲解LLM的嵌入技术13:46
- 1-6Embedding 与 LLM:代码实战10:35
- 第二章 准备出发:LangChain 功能介绍、组件登场、示例尝鲜
- 2-1LangChain 概述09:56
- 2-2基础数据类型Schema07:20
- 2-3LangChain 组件概览08:46
- 2-4示例尝鲜:Model I/O 示例11:38