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分类目录归档：DeepLearning.ai 大模型系列教程
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1 简介
本节课程将介绍如何使用LangChain和自有数据进行对话
LangChain的组件包括：
- 提示(Prompts): 使模型执行操作的方式。
- 模型(Models)：大语言模型、对话模型，文本表示模型。目前包含多个模型的集成。
- 索引(Indexes): 获取数据的方式，可以与模型结合使用。
- 链(Chains): 端到端功能实现。
- 代理(Agents): 使用模型作为推理引擎
课程内容：
- 介绍如何使用LangChain文档加载器 (Document Lo
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1 简介
LangChain是用于构建大模型应用程序的开源框架
- 基于模块化组合，可单独使用也可以以链式方式进行组合
- 开源社区发展快速；有Python和JavaScript两个不同版本的包
2 提示和输出解释器
直接使用OpenAI的示例：
import os
import openai
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1 简介
以构建客服助手为例，使用不同的 Prompt 链式调用LLM搭建复杂应用
2 语言模型及其 Token
LLM 可以通过使用监督学习来构建，通过不断预测下一个词来学习
LLM 的输出是token，代表常见的字符序列
- 例如，对于 "Learning new things is fun!" 这句话，每个单词都被转换为一个 token
- 而对于较少使用的单词，比如单词 &qu
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《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》
本课程包含大量提示工程的场景示例，笔记中仅作简单记录
1 简介
LLM 的两种类型：
- 基础 LLM：基于文本训练数据，训练出预测下一个单词能力的模型
- 指令微调（Instruction Tuned）LLM：基于预训练好的LLM的，使用输入（指令）和理想输出（遵循这些指令的良好回答）