【本書要點】☆LangChain生態系統概覽☆環境準備☆角色扮演寫作實戰☆多媒體資源的摘要實戰☆文件導向的對話機器人實戰☆自然語言交流的搜尋引擎實戰☆快速建構互動式LangChain應用原型☆使用生態工具加速LangChain應用程式開發☆LangChain, LlamaIndex, AutoGen比較【內容簡介】本書分9章，第1章介紹LangChain的生態系統設定，並解析一個官方生產級應用Chat LangChain，幫助讀者初步認識該生態系統。第2章介紹Ollama的使用和llama2-chinese模型的部署，第3章到第6章結合應用場景深入講解LangChain的核心模組及LCEL語法和Runnable Sequence中的可用元件，包括第3章角色扮演寫作實戰，講解Model I/O三元組概念和應用。第4章探討如何使用LangChain處理多媒體資源中的文字內容。第5章講解Retriever模組機制和應用，以及檢索增強生成的流程及元件。第6章詳述利用Agent和思考鏈構建自然語言處理搜尋引擎，並介紹Callback模組。第7章介紹如何使用Streamlit和Chainlit框架快速轉化為本地和雲端應用。第8章深入講解LangSmith、LangServe和Templates&CLI三個關鍵工具，LangSmith用於監控LangChain應用，LangServe用於將應用部署至API，提高可存取性和性能，Templates&CLI用於快速啟動專案。第9章分析比較LangChain、LlamaIndex、AutoGen框架，探討LangChain Hub的應用場景和通用人工智慧的認知架構發展。
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