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
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