简介

LangChain作为连接语言模型与数据源的关键工具，帮助开发者构建具有上下文记忆能力的智能AI应用。解决了传统API仅记住最新交互的痛点，使AI助手能保留完整对话历史，提供更连贯、智能的体验。对开发者而言，掌握LangChain能轻松实现具有情境感知能力的AI应用，是入门大模型应用开发的重要技能。

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还记得我们曾经梦想拥有一个数字伴侣吗？它能与我们聊天，理解我们，并以近乎人类的智慧做出回应？就像科幻电影里才会出现的那种人工智能？好吧，那一天并不像你想象的那么遥远！人工智能世界正处于激动人心的时刻，在本文中，我们将深入探讨 LangChain 的奇妙之处，它是一款将人工智能通信提升到新水平的工具。

LangChain：人工智能的游戏规则改变者

LangChain 的核心在于连接。它就像神奇的胶水，连接着不同的语言模型和数据源，从互联网搜索结果到 PDF 文档、数据库等等。它的“链”概念将各个模型连接在一起，从而创建更智能、情境感知的应用程序，理解并记住用户交互。它本质上是人工智能领域的颠覆者，原因如下。

基本语言模型的力量

我们都很欣赏手机上那些小小的预测文本功能，不是吗？这是一种基本的语言模型，就像一个数字大脑，帮助我们的设备理解和生成人类语言。但是，当我们想要构建更智能、更具有对话能力的人工智能应用时，会发生什么呢？

我的聊天机器人助手构建之旅

在使用 ChatGPT 为 Augmented Startups 构建聊天机器人助手时，我遇到了一个挑战。API 很棒，但它只记住了最后一个提示，忘记了过去交互的上下文。所以，每次使用它时，我都必须输入整个对话，效率极低。

LangChain 如何应对挑战

幸运的是，LangChain 帮了大忙。它能追踪对话，保存每次互动的上下文和记忆。因此，无论您与 AI 的对话是短是长，是简单还是复杂，LangChain 都能确保对话流畅。这就像为您的 AI 升级了记忆！

人工智能对话背后的魔力

所以，下次你与聊天机器人或人工智能助手互动时，请记住，幕后还有很多事情发生。像 LangChain 这样的工具正在让这些互动比以往任何时候都更加顺畅、智能、直观。

AI大模型学习和面试资源

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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