Building Conversational Agents with LangChain

• 熟悉 Python 程式设计
• AI 基础知识和 Natural Language Processing (NLP)
• 使用 API 的经验

观众

• 开发人员
• AI 爱好者

LangChain 是用于构建对话代理的尖端框架。本课程的重点是使开发人员和 AI 爱好者能够利用 LangChain 创建复杂的对话代理，这些代理可以部署在各种应用程式中，例如客户服务、虚拟助手等。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望加深对对话代理的理解并将 LangChain 应用于实际用例的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LangChain 的基础知识及其在构建对话代理中的应用。
• 使用 LangChain 开发和部署对话代理。
• 将对话代理与 API 和外部服务整合。
• 应用 Natural Language Processing (NLP) 技术来提高对话代理的性能。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

对话代理简介

• 什么是对话代理？
• 对话代理的关键元件
• 概述 LangChain

设置 LangChain 环境

• LangChain 的安装和配置
• 了解 LangChain 架构
• 使用云平台进行部署

构建您的第一个对话代理

• 使用 LangChain 建立基本的对话代理
• 集成 API 以增强功能
• 测试和调试对话代理

高级 LangChain 功能

• 自订代理行为
• 在对话中处理上下文
• 将记忆体合并到代理程式中

对话代理的自然语言处理

• NLP 技术简介
• 对话代理的文本预处理
• 情绪分析和意图检测

部署和扩展对话代理

• 将代理部署到云平台
• 监视和维护对话代理
• 扩展代理以供企业使用

安全和道德考虑

• 确保对话代理中的数据隐私
• 在自动化系统中合乎道德地使用 AI
• 防止对话回应中的偏见

未来趋势和进步 Conversational AI

• 对话式 AI 中的新兴技术
• 将对话代理与语音助手集成
• 人机交互的未来

总结和后续步骤