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Langchain大模型AI应用实战开发详解

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简介：
本书详细介绍了如何运用Langchain技术进行大模型AI应用的实战开发，涵盖从理论到实践的各项要点。 LangChain 是一个新一代的AI开发框架，旨在释放大型语言模型（LLM）的潜能，并为开发者提供便捷的工具和接口。它最初于2022年10月作为一个Python工具推出，到了今年2月扩展了对TypeScript的支持。到4月份，它已经支持多种JavaScript环境，包括Node.js、浏览器、Cloudflare Workers、Vercel Next.js、Deno 和 Supabase Edge Functions。

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  • Langchain大模型AI应用实战开发详解
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    本书详细介绍了如何运用Langchain技术进行大模型AI应用的实战开发，涵盖从理论到实践的各项要点。 LangChain 是一个新一代的AI开发框架，旨在释放大型语言模型（LLM）的潜能，并为开发者提供便捷的工具和接口。它最初于2022年10月作为一个Python工具推出，到了今年2月扩展了对TypeScript的支持。到4月份，它已经支持多种JavaScript环境，包括Node.js、浏览器、Cloudflare Workers、Vercel Next.js、Deno 和 Supabase Edge Functions。
     
  • 开源的AI语言模型框架：LangChain
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    LangChain是一个开源项目，为开发人员提供了构建和部署复杂语言模型应用所需的工具与接口。它简化了交互流程，促进了创新。 主要语言：Python 项目分类：AI 项目标签：大语言模型、LLM、机器学习、LangChain 推荐理由：这是一个开源框架，旨在让AI开发人员能够将大型语言模型（如GPT-4）与外部数据结合起来。它提供了灵活的接口和功能，支持将外部数据与语言模型进行融合，为开发人员提供更多的自定义能力和应用场景。
     
  • Android应用开发实战之Kotlin详解
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    本书全面解析了使用Kotlin语言进行Android应用开发的技术细节和实践方法，旨在帮助开发者掌握Kotlin在Android平台上的运用技巧。 本段落主要介绍了使用Kotlin开发Android应用的实例详解资料，供需要的朋友参考。
     
  • AI大模型及通用与垂直大模型详解
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    本课程深入解析AI大模型技术及其应用，涵盖通用与垂直领域的大模型构建、训练和优化方法，助力掌握前沿人工智能知识。 【内容概要】本段落主要涵盖以下几个方面： - 引言部分简述了大模型的发展背景及其重要性。 - 通用大模型的概述包括其定义、特点以及在不同场景中的应用情况。 - 垂直大模型的相关介绍，强调这类模型如何通过针对特定领域的优化来提供更专业的服务和更高的准确性。 - 比较分析了通用与垂直两种类型的大模型之间的异同点及其各自的优缺点。 - 探讨了将这两种不同类型的大模型进行融合应用的可能性，并提出了几种可能的应用场景。 - 最后对大模型未来的发展趋势进行了展望，讨论了一些潜在的研究方向和挑战。 【适用人群或使用场景】 本段落适合于个人研究学习、领导汇报及公司内部培训等场合使用。 【其他说明】随着人工智能技术的迅速进步，大型预训练模型在各个行业中的应用日益增多。通用型大模型因其强大的泛化能力而能够处理多种任务；相比之下，专门化的垂直大模型则通过对特定领域的深入优化，在准确性和专业性方面表现更为出色。 本段落重点在于介绍这两种类型的大模型的基本概念、各自的特点以及它们的应用领域，旨在帮助读者全面了解和掌握相关知识。
     
  • 基于ChatGLM等大语言模型和Langchain等应用的langchain-chatchat-master.zip
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    langchain-chatchat-master.zip是一款结合了ChatGLM及其他先进大语言模型与LangChain技术框架的应用程序，旨在提供高效、智能的人机对话解决方案。 基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 重要提示：0.2.10 版本将会是 0.2.x 系列的最后一个版本，之后该系列版本将不再进行更新和技术支持。我们将全力研发更具实用性的 Langchain-Chatchat 0.3.x 版本。对于 0.2.10 的后续 bug 修复，我们会直接推送到 master 分支，而不会发布新的版本号。
     
  • 完整训练代码详解，对应文章：【AI大模型应用开发】【Fine-Tuning】0. 从一个实例入手学习大模型微调
    优质
    本篇文章通过详细解析一个实例，深入浅出地介绍如何进行大模型微调的完整代码训练过程，适合初学者快速上手。 从一个具体的例子入手来学习大模型的微调（Fine-Tuning）过程。这种方法可以帮助初学者更好地理解复杂的概念和技术细节，通过实际操作加深对大模型应用开发的理解。
     
  • TMS320F28335 DSP开发实战详解模块
    优质
    《TMS320F28335 DSP开发实战详解模块》是一本深入讲解德州仪器TMS320F28335数字信号处理器的编程与应用技术书籍，通过多个实例详细解析了该芯片的各种功能模块和开发技巧。 TMS320F28335 DSP开发实战模块精讲
     
  • LangChain：开源的大型语言模型(LLM)框架
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    LangChain是一款开源软件框架，旨在简化和促进大型语言模型（LLM）的应用开发。它为开发者提供了构建、集成和部署先进语言处理应用所需的工具与接口。 LangChain是由Harrison Chase开发的一个框架，旨在满足大型语言模型（LLM）的需求。自OpenAI的GPT-3取得巨大成功以来，它的受欢迎程度显著上升，特别是随着GPT-3.5和GPT-4的推出更是如此。2022年10月底推出的LangChain利用了这些进展，提供了一个专门用于创建依赖于LLM的应用程序平台，而不仅仅是实验性的。 LangChain的核心理念是将不同的组件连接或“链条”在一起，形成复杂的应用系统。这些链子可以使用许多模块的碎片构建而成，例如不同提示模板（如聊天回复、ELI5等）、与各种LLM模型的接口（包括GPT-3和BLOOM等），代理功能（利用LLM来决定执行的操作）以及记忆管理（短期及长期）。所有这些组件都以标准应用框架的形式提供。 langchain4j是LangChain的一个Java封装器，它引导用户了解该项目并展示其使用场景的可能性，并且项目开发者宣布将进一步发展。
     
  • 【Cesium开发实战】地下模型解析
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    《Cesium开发实战》之地下模型解析篇，深入探讨使用Cesium技术构建和展示复杂地下结构模型的方法与技巧。 【Cesium开发实战】地下模型