Course Code: langchainydj
Duration: 7 hours
Course Outline:

a:2:{i:0;a:2:{s:7:"content";s:7192:"

  1. LangChain 框架概述与基础操作（2⼩时）
    • LangChain 框架概述（30分钟）
      • 介绍LangChain框架的基本概念和组件
      • 讨论框架的设计理念和应⽤场景
    • 框架组件详解（1.5⼩时）
      • Components: 介绍框架中的核⼼组件及其功能
      • Agents: 探讨智能代理的⻆⾊和实现⽅式
      • Chains: 理解任务链的构建和执⾏流程
      • Indexes: 学习如何构建和使⽤索引以优化性能
      • Memory: 讨论内存管理在框架中的重要性
      • Models: 介绍框架⽀持的模型类型和选择策略
      • Prompt: 探讨如何设计有效的提示（prompt）以引导模型
      • Schema: 学习如何定义和使⽤数据模式
  2. APIs与应⽤场景（1⼩时）
    • APIs（30分钟）
      • 介绍如何通过API与LangChain框架交互
    • Use Cases（30分钟）
      • 探讨框架的多样化应⽤案例
  3. 实验⼀：构建基础Chatbot（1.5⼩时）
    • 指导学员如何使⽤框架构建⼀个简单的聊天机器⼈（45分钟）
      • 实践：学员动⼿编写代码，实现基本的问答功能
    • 评估⽅法与⼯具（45分钟）
      • 介绍评估框架性能的⽅法和⼯具
      • 讨论如何收集和分析反馈以优化模型
      • 实验⼆：评估Chatbot性能
        • 学员使⽤评估⼯具对上午构建的Chatbot进⾏性能测试
        • 分析测试结果，并讨论改进⽅案
  4. ⾼级功能与实战演练（2⼩时）
    • ⾼级功能介绍（1⼩时）
      • Extraction: 学习如何从不同数据源提取信息
      • Personal Assistants: 探讨如何构建个性化的智能助⼿
    • 基于⽂档的问答系统（1⼩时）
      • 介绍基于⽂档的问答系统的构建⽅法
      • 讨论如何优化模型以提⾼问答准确性
      • 实验三：构建基于⽂档的问答系统
        • 学员动⼿构建⼀个简单的基于⽂档的问答系统
        • 实践：使⽤框架中的索引和模型来实现⽂档检索和问答功能
  5. 查询表格数据（1.5⼩时）
    • 介绍如何使⽤LangChain框架查询和分析表格数据（45分钟）
      • 讨论如何将表格数据与问答系统集成
    • 实验四：实现表格数据查询（45分钟）
      • 学员实践如何将表格数据集成到问答系统中
      • 实现⼀个简单的表格数据查询功能
  6. 课程总结与Q&A（30分钟）
    • 课程内容回顾
    • 答疑与讨论

";s:9:"timestamp";i:1741847805;}i:1;a:2:{s:7:"content";s:30:"

";s:9:"timestamp";i:1741847805;}}