基于大模型LLM的开发与编程教程
大语言模型及应用开发综述
ChatGPT Prompt Engineering提示词工程
LangChain与LLM应用开发
- LangChain引入与概述
- 几个相关概念与LangChain简单示例
- Models: LangChain对接OpenAI
- Models: LangChain对接ChatGLM
- Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTemplate
- Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotPromptTemplate
- Prompts：聊天模型的提示词模板
- Prompts：输出解析器Output Parser
- Conversational Memory：引入与简单示例
- Conversational Memory：ConversationBufferMemory
- Conversational Memory：ConversationSummaryMemory
- Conversational Memory：BufferWindow与TokenBuffer
- Conversational Memory：EntityMemory与KGMemory
- Chains：引入与LLMChain
- Chains：SimpleSequentialChain与SequentialChain
- Chains：LLMRouterChain
- Chains：EmbeddingRouterChain与Memory
- Agent：引入与示例
- Agent：Zero-Shot ReAct与会话（Conversational）
- Agent：更多的Build-In Agent与Python Agent
- Agent：自定义代理
- Indexes索引
- LangChain Expression Language(LCEL)：概念、功能与特性
- LangChain Expression Language(LCEL)：Prompt+LLM
- LangChain Expression Language(LCEL)：bind
- LangChain Expression Language(LCEL)：fallbacks
- LangChain Expression Language(LCEL)：并发RunnableMap
- LangChain Expression Language(LCEL)：多Runnables之间路由
- LangChain Expression Language(LCEL)：接口Interface
OpenAI API
用Github Copilot辅助编程
其它大模型与AI辅助开发技术
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课时介绍
本节讲解如何用自定义函数的方式实现自定义agent的能力
课程介绍
本课程系统全面详细地进行基于大语言模型LLM的应用开发与辅助编程技术的讲解，包括基于大语言模型的应用开发领域与能力，基于ChatGPT的提示词工程，ChatGPT API应用开发，基于LangChain的大模型应用开发(包括新版本的LangChain表达式语言LCEL)，，基于Github Copilot和ChatGPT插件的AI辅助编程，以及相关领域的新工具介绍等丰富的内容。
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