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大模型langchain

大模型应用 LangChain 开发从0到1课程大纲

课程简介

本课程旨在从零开始,系统讲解如何使用 LangChain 开发大规模语言模型应用。通过本课程,学员将了解 LangChain 的基本概念、框架结构和实际应用,最终能够独立构建和部署大规模语言模型应用。

目标受众

  • 人工智能和机器学习初学者
  • 希望将大语言模型应用于实际项目的开发者
  • 对自然语言处理和深度学习感兴趣的人员

课程大纲


第一部分:基础知识

第1章:课程介绍与准备工作
  • 1.1 课程简介
  • 1.2 学习目标
  • 1.3 环境搭建与工具安装
  • Python 环境配置
  • 安装 LangChain
  • 配置 Jupyter Notebook
第2章:LangChain 基础
  • 2.1 LangChain 简介
  • 2.2 大语言模型的基本概念
  • 2.3 LangChain 的架构与组件
  • 2.4 第一个 LangChain 应用实例

第二部分:LangChain 核心模块

第3章:数据预处理模块
  • 3.1 数据收集与清洗
  • 3.2 数据标注与增强
  • 3.3 数据格式与存储
第4章:模型训练模块
  • 4.1 训练数据准备
  • 4.2 模型选择与配置
  • 4.3 模型训练与评估
  • 4.4 模型调优技巧
第5章:模型部署模块
  • 5.1 模型保存与加载
  • 5.2 部署选项(本地、云端、边缘)
  • 5.3 模型监控与维护

第三部分:LangChain 高级应用

第6章:自然语言理解(NLU)应用
  • 6.1 语义解析与意图识别
  • 6.2 文本分类与情感分析
  • 6.3 问答系统与聊天机器人
第7章:自然语言生成(NLG)应用
  • 7.1 文本生成与摘要
  • 7.2 自动写作与内容生成
  • 7.3 创意应用(如诗歌生成、故事创作)
第8章:多模态应用
  • 8.1 语言与视觉结合
  • 8.2 语言与语音结合
  • 8.3 跨模态检索与生成

第四部分:项目实战

第9章:项目一——智能客服系统
  • 9.1 项目需求分析
  • 9.2 系统设计与架构
  • 9.3 实现与测试
  • 9.4 部署与上线
第10章:项目二——智能内容推荐系统
  • 10.1 项目需求分析
  • 10.2 系统设计与架构
  • 10.3 实现与测试
  • 10.4 部署与上线
第11章:项目三——智能文档分析系统
  • 11.1 项目需求分析
  • 11.2 系统设计与架构
  • 11.3 实现与测试
  • 11.4 部署与上线

第五部分:前沿探索与扩展

第12章:LangChain 的前沿研究与发展
  • 12.1 最新研究动态
  • 12.2 LangChain 社区与生态系统
  • 12.3 未来的发展方向
第13章:课程总结与未来展望
  • 13.1 课程回顾
  • 13.2 学习路径与资源推荐
  • 13.3 未来的发展方向