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课程地址：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1213775834&share=2&shareId=400000000351011
git：https://github.com/chalecao/langchain-documentQA
适用人群
想了解大模型的发展历程和基本原理，学习大模型使用的方法，通过langchain框架应用原理学习，基于大模型的项目实践，激发自己的思考。
课程概述
本课程从大模型的发展历程、基本原理开始展开，通过介绍transformer原理，计算GPT1的参数规模，让你更加理解大模型的设计结构和训练过程，训练原理。 然后讲解最热门的Prompt工程框架LangChain构建Prompt原理方式，通过源码解读为你揭秘大模型背后的运作方式。
本课程目标：
- 帮助你学习入门大模型，了解大模型架构基本原理，训练流程
- 了解如何构建Prompt工程，学习使用LangChain快速构建自己的Prompt工程
- 学习大模型应用实践，结合个人工作有所启发
课程连载中，更新节奏如下：
第一章：大模型介绍和应用
- 大模型发展历程和关键技术简介
- Transform基本原理
- GPT1模型的原理和参数计算
第二章：基于langchain的应用
- Prompt使用示例和境界
- 介绍prompt的基本使用方法，Prompt使用境界
- LangChain的Chains
- 介绍Langchain的使用方法，学习DocumentQAChain和SequentialChain
- 介绍宪法链和合规链
- LangChain使用Tools
- 介绍Prompt使用tools的方法，分析背后使用tools的原理
- 解读LangChain中使用tools的源代码
- 可视化搭建Langchain
- 介绍如何可视化搭建LangChain的平台
- 分析背后的实现原理
- 如何自定义定制扩展自己的LangChain平台
基于langchain的应用
大模型处理流程
model I/O
Data Connection
LangChain的Chain
Prompt的境界
5重境界
- 你问的少，GPT回答的多（它教你）
- 示例：设计模式有哪些
- 你问的多，GPT回答的少（你教它）
- 示例：你是一名xxx，用50字总结下面输入内容中，输入内容：xxxx
- 让GPT拆解步骤一步一步解决问题，示例：let’s think step by step
- 让GPT使用现有工具解决问题，示例：ReAct
- 结合3和4，能自主解决复杂问题
- 示例：https://modelscope.cn/studios/damo/ModelScopeGPT/summary
LangChain如何实现ReAct
详见视频课程，这里列出来流程图：
