【大模型书籍推荐】LangChain入门指南:构建高可复用、可扩展的LLM应用程序
全书分为11章,从LLM基础知识开始,通过LangChain这个开源框架为读者解读整个LLM应用开发流程。
今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍<LangChain入门指南:构建高可复用、可扩展的LLM应用程序>这本书专门为那些对自然语言处理技术感兴趣的读者提供了系统的LLM应用开发指南。
全书分为11章,从LLM基础知识开始,通过LangChain这个开源框架为读者解读整个LLM应用开发流程。

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目录:
第1 章 LangChain:开启大语言模型时代的钥匙
第2 章 LangChain 入门指南
第3 章 模型I/O
第4 章 数据增强模块
第5 章 链
第6 章 记忆模块
第7 章 Agent 模块
第8 章 回调处理器
第9 章 使用LangChain 构建应用程序
第10 章 集成
第11 章 LLM 应用开发必学知识




《LangChain入门指南:构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》以LangChain这个让人熟悉的框架为主线,引导读者一步一步掌握LLM应用开发流程,适合对大语言模型感兴趣的...
我们该怎样系统的去转行学习大模型 ?
很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材,学也不是不学也不是,基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近100余次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
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四、2025最新大模型学习路线(免费分享)
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

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