培训天数/课时：3 天/24课时
课程概述：
LangChain 是专门为构建庞大语言模型应用程序设计的框架，能极大简化开发流程、提升效率、降低技术门槛。在本课程中，你将深入学习 LangChain 的核心组件，如模型输入 / 输出、检索、链、记忆和代理等，了解如何通过提示模板构筑灵活的提示体系，利用检索技术连接数据源与文档，借助链组件实现各种功能，运用记忆组件优化聊天体验，以及通过代理组件实现动态交互。
课程还包含丰富的实战案例，如知识图谱构建、企业知识库搭建、用户评论分析等，让你在实践中掌握 LangChain 的实用技术，提升解决实际问题的能力。无论你是初学者想快速入门 LangChain，深入了解大模型领域的最新技术，还是专业开发者希望拓展技能，上手大模型应用的开发，我们的课程都将是你的最佳选择。快来加入我们，一起探索 LangChain 的奇妙世界，创造属于自己的 AI 应用！
学员预备知识：
Python语法基础，数据分析基础
理解大模型和LangChain入门(第一天)
大语言模型基本概念
GPT系列基本概念、
chatGPT使用
智谱清言大模型使用
阿里通义千问大模型使用
提示词指令工程
Prompt的典型构成
Prompt提问技巧
解锁Prompt的更多用法
理解大模型智能体
使用国内大模型搭建智能体实战
LangChain基本(第一天 下午)
LangChain简介
LangChain基本模块和架构介绍
快速使用：实现对话
对输出进行解析
使用提示词模板
理解Message消息
模型的无状态性
消息历史记录
管理消息历史
Streaming流
案例实战：构建聊天机器人
文档加载，向量存储和检索
案例演示：加载本地文档，并实现检索，完成文本推荐
LangChain基本(第二天 上午)
使用LangChain调用国内大模型(百度千帆、通义千问)
智能体概念和相关API介绍
智能体实战：能使用搜索引擎智能体
智能体实战：预定餐厅
理解RAG应用概念
构建RAG应用程序：简历索引、查询和生成
案例实战：构建股票知识问答机器人
增强案例：实现多轮知识问答
构建本地PDF提取问答机器人
构建本地mysql数据库问答机器人
LangChain进阶(第二天 下午)
构建提取链基本概念：数据结构、提取器
案例实战：从文本中抽取实体和属性信息，并生成json格式数据
理解生成合成数据概念
案例实战：生成机器学习分类任务数据集
将文本分类打标签
案例实战：跟进给定的小样本数据，对红酒客户评论进行评论分类
文本摘要提取基本概念
案例实战：加载会议数据集，生成会议纪要
LangChain Serve搭建web服务端
LangChain Client 搭建 前端
LangChain函数调用 (第三天 上午)
Callback回调函数使用方法
Callback回调函数实现日志记录
Callback回调函数实现Token计数
自定义Callback回调函数
异步回调函数定义及使用
实战：SQL面试题自动答题机器人使用指标评价工具
实战：使用LLMRequestsChain爬取网页数据
LangChain集成HuggingFace 和web部署(第三天 下午)
Huggingface开源社区介绍
LangChain集成Huggingface文本嵌入模型
实战：基于大模型实现金融知识库AI问答实战
Stream Hello World程序
创建Streamlit Web应用
基于Streamlit实现ChatGPT
基于Streamlit实现pdf chatbot
