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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/langchain-llms-genai-app/
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**Coursera课程总结：LangChain x LLMs 生成AI应用开发** 本课程（LangChain x LLMs 生成AI应用开发）旨在教授学员如何利用LangChain框架开发生成式AI应用。课程重点介绍了LangChain在整合各类大型语言模型（LLM），包括OpenAI的GPT系列模型以及其他开源模型方面的能力。 **核心内容与技术点：** * **LangChain基础：** 学员将通过Google Colab进行实践操作，深入理解LangChain的核心概念和基本用法。 * **Streamlit基础：** 课程涵盖Streamlit这一Python Web框架，主要侧重于其常用组件（Widgets）的使用，为构建用户界面打下基础。 * **AI聊天机器人开发：** 学员将着手创建一个LangChain项目，亲身体验如何结合LangChain和LLM快速实现简易聊天机器人。此外，还将学习如何利用LangSmith进行项目跟踪与调试。 * **Wiki & Arxiv搜索引擎应用开发：** 本部分将引导学员利用LangChain的Tools和Agents功能开发一个搜索引擎应用，并探索如何通过Groq API集成和利用开源LLM进行开发。 * **RAG PDF QA（检索增强生成）：** 课程会深入讲解RAG技术，并指导学员开发一个能够处理上传PDF文件并进行问答的应用。这涉及到集成开源Vectorstore以实现对PDF文档内容的读取和检索。 **更新亮点：** * 课程更新了2024年12月，为第四、五、六单元增加了参考源代码，方便学员学习和实践。 **总结：** 该课程为希望进入生成式AI应用开发领域的学习者提供了一个全面而实用的平台，尤其强调了LangChain在增强LLM能力、实现复杂应用场景（如搜索、问答）方面的关键作用。通过动手实践，学员能够掌握开发AI驱动型应用的必备技能。
昨今、LLMを用いてアプリを開発するために、LangChainが注目されています。LangChainではOpenAIのGPTモデルや、それ以外にも様々なLLMを利用することができます。LLM単体では汎用的な機能(テキスト生成等)は備えていますが、外部サイトを検索したり、非公開のデータに対する回答を生成することはできません。LangChainでは、様々なToolとLLMを組み合わせることができたり、RAG(拡張検索生成)といった外部から読み取ったDocumentに対して、質問をしたり、要約をすることができます。【コースアジェンダ】LangChain基礎Google Colabにてコードを実際に動かして、LangChainの基礎を学習します。Streamlit基礎PythonのWebフレームワークの１つであるStreamlitについて学習します。ここでは必要最低限のWidgetsの使い方について触れていきます。AIチャットボット開発LangChain projectを準備していきます。LangChainとLLMにて簡易チャットボットを簡単に実装できることを体感できます。またLangSmithにてprojectのトラッキングができることを確認します。Wiki & Arxiv Search Engine アプリ開発ToolsとAgentsを用いた検索アプリを開発します。またGroq APIを利用することで、Open sourceのLLMを用いた開発ができることを確認します。RAG PDF QARAG(Retrieval-Augment Generation) 拡張検索生成を用いたアプリ開発をしていきます。Open sourceのVectorstoreを用いて、アップロードしたPDFファイルのテキストを読み込めるようにしていきます。【更新履歴】・2024/12: Sec4,5,6で開発した参照用ソースコード追加
