AI 大模型企业应用实战
蔡超
Mobvista 集团副总裁兼首席架构师
3948 人已学习
新⼈⾸单¥59
课程目录
已完结/共 23 讲
课程综述 (2讲)
时长 05:06
时长 03:11
直播回放 (1讲)
结束语&结课测试 (2讲)
AI 大模型企业应用实战
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当前播放: 09|ReAct模式:构建自己的AutoGPT
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课程介绍
内容综述
01 | 第一个大模型程序:Hello GPT
02|提示词技巧:获得代码友好的回复
03 | 初识LangChain:你的瑞士军刀
04|保持会话状态:让Chatbot获得记忆
05 | 对话启发式UI:交互方式的新思考
06 | Function Calling:让GPT学会使用工具
07|LangChain Agent:让GPT学会使用工具
08|In-context learning:学习解决特定任务
09|ReAct模式:构建自己的AutoGPT
10|文本分片及向量化:让大模型应用企业内部数据
11|LangChain Retrieval:连接大模型和内部文本
12|整合所学:构建多模态Chatbot
13|研发全过程中的应用:硅基工程师诞生
14|代码生成:解决代码生成的依赖性并增强确定性
15|有效利用LLM开发:编写大模型友好的代码
16|云原生部署任务实践:让你成为更好的DevOps工程师
17|HuggingFace与Pre-trained Model:借助AI社区的力量
18|架构展望:集成大模型的应用参考架构
直播回放|Semantic-Kernel大模型开发实战
结束语|道阻且长,行则将至
结课测试|来赴一场满分之约吧!
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I. Z.
OpenAI 新出了 Assistant AI 功能,目前正在Beta, 可以管理用户session, 不需要额外langchain 的memory 封装,也可以使用Tools , 希望老师可以跟进出一门新课程介绍一下这个,和langchain对比一下优势劣势 :P

作者回复: 前面有同学也问了一样的问题,下面我就直接拷贝上一个回复了。 无论是LangChain,还是Assistants API都是为了简化LLM的使用,解决公共问题,如:记忆,利用LLM的推理编排方法等等 对于开发者而言提供了更多的利用LLM进行应用开发的选择,作为开发者最重要是掌握LLM及其应用的核心原理,如:in-context learning等,并且始终从用户问题出发,选择合适的方式实现应用。

2023-11-13
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