大语言模型开发训练营：LangChain实战

1. 课程介绍和基础知识

- 1-1 课程介绍：介绍课程的目标、内容和学习方法。

- 1-2 LLM：大型语言模型（LLM）的基本概念和应用。

- 1-3 LLM 微调：介绍LLM的微调技术和方法。

- 1-4 LLM 微调：代码实战

- 1-5 Embedding 与 LLM：讲解LLM的嵌入技术和应用。

- 1-6 Embedding 与 LLM：代码实战。

2. Langchain介绍和环境准备

- 2-1 Langchain 概述：什么是LangChain，如何使用与安装，LangChain 与OpenAI

- 2-2 Langchain 基本数据类型Shchema：Texts、Chat Messages、Documents、Examples

- 2-3 Langchain 6大组件介绍：Model I/O、Prompt、Data Connection、Chains、Agents、CallBacks

- 2-4 Langchain 示例尝鲜：Prompt、Prompt Template、Output Parser

- 2-5 Langchain 示例尝鲜：Document Load、Text Splitters、Retrievers

3. Model IO：提示模版、解析模版、模型接口

- 3-1 Model I/O 组件概述：Prompt Template，ChatMessagePromptTemplate，MessagesPlaceholder

- 3-2 Prompt template 探索：Partial prompt templates ，Composition

- 3-3 Example Selector 探索：Example selectors，Select by length，Select by similarity

- 3-4 Language Models（语言模型的应用）-上：Language Models，Caching，FakeListLLM

- 3-5 Language Models（语言模型的应用）-下：Async API，Serialization，Streaming

- 3-6 Output parsers（输出解析器）：List parser，Datetime parser，Auto-fixing parser

4. Data Connection:文档加载、转换、嵌入、查询

- 4-1 Data Connection 组件概述：介绍组件关系和组成方式。

- 4-2 文档加载器-上：CSV加载、多文档加载、HTML加载。

- 4-3 文档加载器-下：Json加载、PDF加载、三方数据源加载。

- 4-4 文档转换器：文本切割、特征提取、问答转换、文档翻译、元数据标记。

- 4-5 嵌入与向量数据库：文本嵌入、Chroma、FAISS、Milvus向量数据库。

- 4-6 索引器：请求拆分、上下文压缩、元数据过滤器、时间权重。

5. 链的基本概念和操作

- 5-1 Chian组件概述：介绍链的基本概念和应用。

- 5-2 Chain基本用法：API 异步调用、如何Debug、调用外部资源、与Memory合作、持久化

- 5-3 Chain的分类- 上：LLMChain、RouterChain

- 5-4 Chain的分类- 下：SequentialChain、TransformationChain

- 5-5 SQL Chain - 上：连接Sqlite 数据库查询数据、根据条件进行连接查询、通过Prompt 进行table的指定

- 5-6 SQL Chain - 下：显示查询的中间过程（表结构、SQL）、定制化表（关注的表和字段）+示例

- 5-7 摘要应用 ：Stuff document、Map Reduce document

6. Memory的基本概念和应用

- 6-1 Memory组件概述：ConversationBufferMemory，ConversationBufferWindowMemory

- 6-2 Memory组件分类：ConversationSummaryMemory，Vector Store-backed Memory

- 6-3 Memory常见用法 - 上：客制化对话前缀，多输入Memory

- 6-4 Memory常见用法 - 下：实体记忆，对话知识图谱记忆

7. Agents的基本概念和操作

- 7-1 Agents 组件概述：Agent补齐了LLM短板，代理，工具，代理执行器

- 7-2 Agents 类型分类：Conversational Agent、OpenAI Multi Functions Agent、Self Ask with Search

- 7-3 Tool 应用：Multi-input tool、Tool input schema、Human-in-the-loop Tool

- 7-4 Agent 常规应用 1 ：Agent 迭代器、Agent 与向量数据库协同

- 7-5 Agent 常规应用 2：Aysnc API、自定义Agent

8. 异步回调和日志记录

- 8-1 异步回调：介绍异步回调的基本概念和应用。

- 8-2 Callbacks 的应用场景：Async callback、Logging to file、Multiple callback handlers、Token Counter

9. 项目实战-Ask for PDF

- 9-1 项目背景介绍：项目功能和架构设计。

- 9-2 组件安装和UI展示：PIP 安装组件、Streamlit 界面设置

- 9-3 文件上传和处理：Streamlit组件上传文件、Text_Splitter切割文件

- 9-4 向量转化和向量数据库写入：Embedding 向量转换， FAISS 向量数据库写入