ChatGPT和Langchain：完整的开发者大师班

ChatGPT和LangChain强化大师班。构建可投入生产的应用程序，重点关注现实世界的人工智能集成。您已经找到了最先进、最完整、最密集的在线大师课程，用于学习如何将LangChain和ChatGPT集成到生产就绪的应用程序中！成千上万的工程师已经学会了如何使用ChatGPT构建令人惊叹的应用程序，您也可以。本课程使用经过时间考验、久经考验的方法来确保您准确了解ChatGPT的工作原理，并且是帮助您获得新工作（从事人工智能应用程序的软件工程师）的完美途径。本课程之间的区别以及所有其他内容：您将远远超出简单的ChatGPT提示的基础知识，并了解公司如何将文本生成集成到他们的应用程序中。ChatGPT正在跨行业使用，通过文本生成来增强应用程序。但这个新功能带来了许多挑战： 构建包含外部信息的复杂文本生成管道 创建可以以不同方式重新组装的可重用配置组件应用，用户反馈（如赞成/反对）以增强ChatGPT的输出 连接可观察性和跟踪以了解用户如何交互使用AI使用分布式处理高效地生成文本本课程将引导您了解可用于生产的可重复技术，以解决这些挑战以及更多挑战。Chatgpt And Langchain: The Complete Developer’S Masterclass

您将构建什么？本课程侧重于创建一系列复杂性不断增加的不同项目。您将从最基础的知识开始，了解如何以编程方式访问ChatGPT 4。从那时起，我们将快速增加复杂性，构建具有更多功能的更复杂的项目。最后，您将制作一个功能齐全的Web应用程序，该应用程序实现“与PDF聊天”功能。注意：无需具备Web开发经验。

以下是您将涵盖的部分主题的部分列表：了解复杂的文本生成管道的工作原理使用 LangChain 提供的链编写可重用的代码以不同的方式将链连接在一起以显着改变您的应用程序行为使用会话记忆轻松存储、检索和总结聊天消息使用嵌入实现检索增强生成的语义搜索在 ChromaDB 和 Pinecone 等向量数据库中生成和存储嵌入使用检索器来细化、减少和排序上下文文档，教授 ChatGPT 新信息创建代理以自动完成使用您定义的目标为您执行的任务编写工具和插件以允许 ChatGPT 访问外部世界通过使用 Celery 和 Redis 的分布式处理保持对性能的一致关注扩展 LangChain 以实现服务器到浏览器的文本流通过用户生成的反馈机制提高 ChatGPT 的输出质量获得可见性深入了解用户如何通过使用跟踪与文本生成功能进行交互有大量课程展示了如何在非常基础的级别上使用 ChatGPT。这是极少数超越基础知识的在线课程之一，它可以向您传授当今顶级公司正在使用的高级技术。我热衷于以正确的方式教授主题——在现实世界中实际使用技术的方式。今天就注册并加入我吧！

课程时长：11小时54分钟 1920X1080 mp4 语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译）含课程文件


您将学到什么
使用LangChain将ChatGPT集成到生产型应用程序中
使用LangChain组件构建复杂的文本生成管道
通过自动集成用户反馈来增强ChatGPT的输出
通过检索增强生成教授ChatGPT新事实
扩展LangChain以实现服务器到浏览器的文本流
使用OpenAI插件向ChatGPT添加新功能，例如数据库访问和代码执行
了解我们编写的每一行代码，以便您可以在自己的项目中使用这些完全相同的技术
构建您自己的 PDF 聊天 Web 应用程序，完成通过文档上传和身份验证
了解用户如何使用可观察性和跟踪功能与您的聊天功能进行交互

要求
有基本的编程经验

本课程适合希望将人工智能添加到他们的应用程序中的软件工程师



课程目录：
第 1 部分：让我们开始 – 深入了解这里！

第1讲如何获得帮助

第二讲浪链是什么？

第 3 讲典型的人工智能应用程序如何工作

第四讲来了，这就是我们为什么用浪链

第二节：ChatGPT 与 LangChain 集成

第五讲项目概述和设置

讲座 6 创建 OpenAI API 密钥

第7讲 简单使用LangChain

第8讲链简介

第九讲 添加链

第 10 讲 解析命令行参数

讲座 11 保护 API 密钥

第 12 讲 将链条连接在一起

讲座 13 链与 SequentialChain 串联

第 3 节：深入探讨与内存管理的交互

讲座 14 应用程序概述

讲座 15 接收用户输入

讲座 16 聊天与完成风格模型

第 17 讲 用 ChatPromptTemplates 表示消息

第18讲实现聊天链

第19讲理解记忆

第 20 讲 使用 ChatBufferMemory 存储对话

第21讲保存和扩展对话

第22讲 总结 对话总结 记忆

第 4 节：使用嵌入技术添加上下文

第23讲项目概述

第 24 讲事实文件下载

讲座 25 项目设置

讲座 26 使用文档加载器加载文件

讲座 27 搜索标准

讲座 28 嵌入介绍

第29讲整个嵌入流程

讲座 30 文本分块

讲座 31 生成嵌入

第 5 节：自定义文档检索器

讲座 32 ChromaDB 简介

第33讲构建检索链

第34讲什么是猎犬？

第35讲【可选】理解Refine、MapReduce和MapRerank

讲座 36 删除重复文档

讲座 37 创建自定义检索器

讲座 38 实践中的自定义检索器

讲座 39 理解嵌入 下载

讲座 40 可视化嵌入

第 6 部分：使用工具和代理为 ChatGPT 提供支持

讲座 41 应用程序概述

讲座 42 理解工具

第43讲了解ChatGPT功能

讲座 44 SQLite 数据库下载

讲座 45 定义工具

第46讲定义Agent和AgentExecutor

讲座 47 理解代理和代理执行器

第48讲ChatGPT假设的缺点

讲座 49 从工具错误中恢复

讲座 50 添加表上下文

讲座 51 添加表描述工具

讲座 52 直接处理系统消息

讲座 53 为工具参数添加更好的描述

讲座 54 具有多个参数的工具

讲座 55 内存与代理便签本

讲座 56 使用代理执行器保存消息

讲座 57 理解回调

讲座 58 实现基本回调处理程序

讲座 59 更多处理程序实现

第 7 节：松果作为载体数据库

讲座 60 应用程序概述

讲座 61 看一下模型

讲座 62 样板下载

讲座 63 样板设置

讲座 64 这个应用程序是如何设计的

讲座 65 概述第一个功能

讲座 66 从 PDF 加载和分割

讲座 67 PDF 样本

讲座 68 测试 PDF 上传

69 松果简介

第 70 讲 初始化 Pinecone 客户端

讲座 71 将文档添加到矢量存储

第 8 节：使用 Celery 进行分布式文本生成

第 72 讲 为什么处理会永远耗时？

73 介绍后台作业

讲座 74 Redis 设置

讲座 75 Redis – MacOS 设置

讲座 76 Redis – 用于 Linux 设置的 Ubuntu 和 Windows 子系统

讲座 77 Redis – Windows 设置 *不带* WSL

第78讲添加工人

79 作业排队

讲座 80 更新文档元数据

第 9 节：自定义消息历史记录

讲座 81 了解应用程序要求

讲座 82 持久消息存储

第83讲会话检索链简介

84 构建猎犬

讲座 85 自定义历史对象

讲座 86 构建自定义 SQL 历史记录

讲座 87 测试链条

第 10 节：流式文本生成

讲座 88 流式文本生成

讲座89 创建一个工作游乐场

讲座 90 实验流语言模型

讲座 91 链不想流式传输

讲座 92 通过回调接收数据块

讲座 93 扩展 LLM 链

第 94 讲 添加队列进行通信

第95讲 连锁店真的想等待

第96讲解决慢链

第97讲它有效！

第98讲结束循环

第十一节：扩展LangChain

第99讲隔离队列和处理程序

讲座 100 使用 Mixin 方法

讲座 101 集成流代码

讲座 102 测试流媒体设置

第103讲 问题是这样的

讲座 104 隔离处理程序

第 105 讲直播完成！

第 12 节：自我改进的文本生成

106 随机组成部分

讲座 107 组件零件流程

讲座 108 部分 KWArg 应用

讲座 109 构建组件图

讲座 110 随机选择一个组件

讲座 111 泛化元件选取

讲座112收集用户反馈

讲座 113 Redis 连接设置

第114讲在Redis中存储投票

讲座 115 加权随机性

第116讲 提取分数

第117讲 计算平均分

第118讲按分数选择组件

第 13 节：实施跟踪和可观察性

讲座 119 添加分数可观察性

讲座 120 建立分数汇总

第121讲添加另一种形式的记忆

讲座 122 窗口内存实现

讲座 123 文本生成追踪

讲座 124 Langfuse 注册

讲座 125 添加追踪

126 理解轨迹

讲座 127 自动跟踪创建