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LangChain 入门指南构徏高可复用、可扩展�?LLM 应用�E�序李特�?PDF 下蝲

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资料��介：(x��)

�q�本书专门�ؓ(f��)那些对自然语�a�处理技术感兴趣的读者提供了(ji��n)�pȝ��的LLM应用开发指南。全书分�?1章，从LLM基础知识开始，通过LangChain�q�个开源框架�ؓ(f��)读者解��L��个LLM应用开发流�E�。第1~2章概�q�LLM技术的发展背景和LangChain框架的设计理��c(di��n)��从�W?章开始，分章深入介绍LangChain�?大模块，包括模型I/O、数据增强、链、记忆等�Q�通过大量代码�C�Z��让读者了(ji��n)解其原理和用法。第9章通过构徏PDF问答�E�序�Q�帮助读者将之前学习(f��n)的知识应用于实践。第10章则介绍集成�Q�可拓宽LangChain的用途。第11章�ؓ(f��)初学者简要解析LLM的基��理论�Q�如Transformer模型�{�。本书以LangChain�q�个让�h熟�?zh��n)�的框架��?f��)�ȝ��Q�引��D��者一步一步掌握LLM应用开发流�E�，适合对大语言模型感兴��的开发者、AI应用�E�序开发者阅�?/span>

资料目录�Q?br />
�W? �?LangChain�Q�开启大语言模型时代的钥�?/span>
1.1 大语�a�模型概述
1.1.1 什么是大语�a�模型
1.1.2 大语�a�模型的发�?/span>
1.1.3 大语�a�模型的应用场�?/span>
1.1.4 大语�a�模型的基��知识
1.2 LangChain 与大语言模型
�W? �?LangChain 入门指南
2.1 初识LangChain
2.1.1 ��Z��么需要LangChain
2.1.2 LLM 应用开发的最�? 公里
2.1.3 LangChain �? 个关键词
2.1.4 LangChain �? 个场�?/span>
2.1.5 LangChain �? 大模�?/span>
2.2 LangChain 的开发流�E?/span>
2.2.1 开发密钥指�?/span>
2.2.2 �~�写一个取名程�?/span>
2.2.3 创徏你的�W�一个聊天机器�h
2.4 LangChain 表达�?/span>
�W? �?模型I/O
3.1 什么是模型I/O
3.2 模型I/O 功能之模型包装器
3.2.1 模型包装器分�c?/span>
3.2.2 LLM 模型包装�?/span>
3.2.3 聊天模型包装�?/span>
3.3 模型I/O 功能之提�C��模板
3.3.1 什么是提示词模�?/span>
3.3.2 提示词模板的输入和输�?/span>
3.3.3 使用提示词模板构造提�C��
3.3.4 ��样本提�C��模板
3.3.5 多功能提�C��模板
3.4 模型I/O 功能之输�?gu��)��析�?/span>
3.4.1 输出解析器的功能
3.4.2 输出解析器的使用
3.4.3 Pydantic JSON 输出解析�?/span>
3.4.4 �l�构化输�?gu��)��析�?/span>
�W? �?数据增强模块
4.1 数据增强模块的相��x(ch��ng)��?/span>
4.1.1 LEDVR 工作��?/span>
4.1.2 数据�c�d��
4.2 加蝲�?/span>
4.3 嵌入模型包装�?/span>
4.3.1 嵌入模型包装器的使用
4.3.2 嵌入模型包装器的�c�d��
4.4 文��转换�?/span>
4.5 向量存储�?/span>
4.5.1 向量存储库的使用
4.5.2 向量存储库的搜烦(ch��)�Ҏ(gu��)��
4.6 ��(g��)索器
4.6.1 ��(g��)索器的��?/span>
4.6.2 ��(g��)索器的类�?/span>
�W? �?�?/span>
5.1 ��Z��么叫�?/span>
5.1.1 铄��定义
5.1.2 铄��使用
5.1.3 基础铄��?/span>
5.1.4 工具铄��?/span>
5.2 �l�说基础�?/span>
5.2.1 LLM �?/span>
5.2.2 路由器链
5.2.3 ��序�?/span>
5.3 四大合�ƈ文档�?/span>
5.3.1 Stuff �?/span>
5.3.2 Refine �?/span>
5.3.3 MapReduce �?/span>
5.3.4 重排�?/span>
5.4 揭秘铄��复杂�?/span>
5.4.1 复杂铄��“套娃”式设�?/span>
5.4.2 LEDVR 工作��的�l�点�Q?ldquo;上链”
�W? �?记忆模块
6.1 记忆模块概述
6.1.1 记忆�l��g的定�?/span>
6.1.2 记忆�l��g、链�l��g和Agent �l��g的关�p?/span>
6.1.3 讄��W�一个记忆组�?/span>
6.1.4 内置记忆�l��g
6.1.5 自定义记忆组�?/span>
6.2 记忆增强��(g��)索能力的实践
6.2.1 获取外部数据
6.2.2 加入记忆�l��g
6.3 记忆增强Agent 能力的实�?/span>
6.4 内置记忆�l��g的对�?/span>
6.4.1 �ȝ��记忆�l��g
6.4.2 �?x��)话记忆�l��g和会(x��)话窗口记忆组件的�Ҏ(gu��)��
6.4.3 知识图谱记忆�l��g和实体记忆组件的比较
�W? �?Agent 模块
7.1 Agent 模块概述
7.1.1 Agent �l��g的定�?/span>
7.1.2 Agent �l��g的运行机�?/span>
7.1.3 Agent �l��g入门�C�Z��
7.1.4 Agent �l��g的类�?/span>
7.2 Agent �l��g的应�?/span>
7.2.1 Agent �l��g的多功能�?/span>
7.2.2 自定义Agent �l��g
7.2.3 ReAct Agent 的实�?/span>
7.3 工具�l��g和工具包�l��g
7.3.1 工具�l��g的类�?/span>
7.3.2 工具包组件的�c�d��
7.4 Agent �l��g的功能增�?/span>
7.4.1 Agent �l��g的记忆功能增�?/span>
7.4.2 Agent �l��g的检索能力增�?/span>
�W? �?回调处理�?/span>
8.1 什么是回调处理�?/span>
8.1.1 回调处理器的工作��程
8.1.2 回调处理器的使用
8.1.3 自定义链�l��g中的回调
8.2 内置回调处理�?/span>
8.3 自定义回调处理器
�W? �?使用LangChain 构徏应用�E�序
9.1 PDF 问答�E�序
9.1.1 �E�序��程
9.1.2 处理PDF 文��
9.1.3 创徏问答�?/span>
9.2 对话式表�?/span>
9.2.1 OpenAI 函数的标记链
9.2.2 标记铄��使用
9.2.3 创徏提示词模�?/span>
9.2.4 数据更新和检�?/span>
9.3 使用LangChain 实现BabyAGI
9.3.1 BabyAGI 介绍
9.3.2 环境与工�?/span>
9.3.3 向量存储
9.3.4 构徏��d��?/span>
9.3.5 创徏BabyAGI
9.3.6 �q�行BabyAGI
�W?0 �?集成
10.1 集成的背景与LLM 集成
10.2 LLM 集成指南
10.2.1 Azure OpenAI 集成
10.2.2 Hugging Face Hub 集成
10.3 聊天模型集成指南
10.3.1 Anthropic 聊天模型集成
10.3.2 PaLM 2 聊天模型集成
10.3.3 OpenAI 聊天模型集成
10.4 向量库集成指�?/span>
10.4.1 Chroma 集成
10.4.2 Pinecone 集成
10.4.3 Milvus 集成
10.5 嵌入模型集成指南
10.5.1 HuggingFaceEmbeddings 嵌入集成
10.5.2 LlamaCppEmbeddings 嵌入集成
10.5.3 Cohere 嵌入集成
10.6 Agent toolkits 集成指南
10.6.1 CSV Agent 的集�?/span>
10.6.2 Pandas Dataframe Agent 的集�?/span>
10.6.3 PowerBI Dataset Agent 的集�?/span>
10.7 Retrievers 集成指南
10.7.1 WikipediaRetriever 集成
10.7.2 ArxivRetriever 集成
10.7.3 Azure Cognitive Search 集成
�W?1 �?LLM 应用开发必学知�?/span>
11.1 LLM 的核�?j��)知�?/span>
11.1.1 文本嵌入
11.1.2 点积�怼�性和余��u�怼��?/span>
11.1.3 注意力机�?/span>
11.2 Transformer 模型
11.3 语义搜烦(ch��)
11.3.1 语义搜烦(ch��)的工作原�?/span>
11.3.2 RAG 的工作原�?/span>
11.4 NLP 与机器学�?f��n)基��
11.4.1 LLM 应用开发中的传�l�机器学�?f��n)方�?/span>
11.4.2 NLP 文本预处�?/span>
11.4.3 构徏分类�?/span>

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