AI大模型应用开发：从小白到高手（LLM Application Development with LangChain） from Udemy

关于讲师的信息？

我毕业于加拿大排名第一的大学，计算机科学（Computer Science）科班出身，曾作为软件工程师就职于Amazon。

为什么要学习AI大模型应用开发？

自从生成式AI热度爆发后，这句话就被反复提及，“替代你的不是AI，而是会使用AI的人”。

我们都开始迫于压力，着手了解这项对社会能产生重大影响的技术。

但你有没有想过，在会使用AI的人之上是什么呢？

那就是——“会打造AI的人”。

学会打造AI，可以让你适应新时代人才需求，提升薪资和竞争力。也可以助你成为AI大模型领域程序员、产品经理等，不落后于时代。还能让你利用AIGC应用开发能力，实现副业变现。亦或是构建出无数人使用的AI产品，站在创业浪潮之巅。

AI大模型相关知识是不是很深奥很难掌握？

确实在几年前，要独立开发AI应用，我们首先要具备机器学习的相关知识，这意味着要苦读N年枯燥烧脑的数学及算法。

AI模型的训练呢也是又烧钱又耗时间。我们不仅要确保硬件配置达标，还得花时间准备数据、训练模型和调整模型。

但大模型的出现，让这一切都没有你想象中难了。

由于它们在理解及生成自然语言上有了极大提升，即使你完全没有AI经验，现在也可以上手即用。

除了不需要从头训练之外，我们和模型的交互方式也变得更加容易。传统机器学习要求我们用代码调整模型，但大模型允许我们直接用自然语言给它提要求，它就能理解并做出相应的回应。

我的AI大模型课程有什么不一样？

第一是，你能看到非常多我精心制作的动画演示，讲解中我也会利用很多贴近生活的例子，来帮助你理解。

第二是精炼。我的课程视频每个长度在5～10分钟左右，直击重点的精炼，知识密集，杜绝长篇大论，帮你高效掌握技能。

课程使用什么编程语言？

课程使用的编程语言，是AI领域最热门的Python。

但如果你不会Python也完全不必担心，因为预习篇就是为没有Python基础的同学准备的。

课程有没有其它亮点？

除了AI大模型的必备开发技能，课程配备的五个实战项目，每个都能产出一个独立AI应用。你不仅能亲自动手巩固知识，还能在项目基础上做更多定制化，实现副业变现。你也可以把项目放在简历上，提升求职吸睛度。有时话说再多，都不如直接拿出自己的成果。

我们课上再见。

What's inside

Learning objectives

Ai基础理论科普
Python基础入门全覆盖
Openai api的计费方式与常用参数解析
Openai api用法示例
提示词工程最佳实践
Langchain model i/o | ai模型与输入/输出
Langchain memory | 给ai模型添加记忆

Langchain rag | 给ai模型读文件的能力
Langchain agent | 给ai模型用工具的能力
Openai assistant api的用法
Streamlit前端框架入门
Ai应用部署
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Ai基础理论科普
Python基础入门全覆盖
Openai api的计费方式与常用参数解析
Openai api用法示例
提示词工程最佳实践
Langchain model i/o | ai模型与输入/输出
Langchain memory | 给ai模型添加记忆
Langchain rag | 给ai模型读文件的能力
Langchain agent | 给ai模型用工具的能力
Openai assistant api的用法
Streamlit前端框架入门
Ai应用部署
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Syllabus

介绍

先导片 | AI大模型 (LLM) 应用开发，小白也轻松掌握

【选修】AI大模型科普

AI科普 | 啥是“AIGC”及一系列AI技术词

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers Python, a popular language in the AI field, and includes a "Python for Beginners" section, making it accessible to those without prior programming experience

Explores LangChain, a framework for developing applications powered by language models, which is useful for building AI-driven products and services

Includes several hands-on projects that result in standalone AI applications, providing practical experience and portfolio pieces for learners

Examines OpenAI API usage, which is essential for interacting with powerful AI models and integrating them into applications

Teaches Streamlit, a front-end framework, which enables learners to build interactive web applications for showcasing their AI models

Requires learners to create an OpenAI API key, which may incur costs depending on usage and could be a barrier for some learners

Reviews summary

Ai大模型应用开发实践入门课程

学生们说，这是一门非常适合初学者入门LLM应用开发的课程。老师讲解清晰易懂，能将复杂的AI概念通过动画演示和生活化例子讲明白。课程结构由浅入深，从Python基础到LangChain核心模块（如Memory、RAG、Agent）都有涉及。尤其是五个实战项目是课程的最大亮点，让学生能够真正动手实践，构建自己的AI应用，实践性很强，可以直接用于作品集。尽管课程覆盖了核心内容，但一些学生反映在快速发展的AI领域，部分依赖库版本可能需要更新，且对于想深入探究高级用法或调优的同学来说，课程深度可能还不足，希望能有进阶内容。整体而言，课程获得了压倒性的正面评价，是快速上手LLM应用开发的推荐选择。

涵盖LangChain关键功能。

"从Python基础讲到LangChain核心模块..."

"LangChain框架的几个核心功能（Model I/O, Memory, RAG, Agent）都有涉及。"

"特别是RAG和Agent的应用。"

对AI和编程小白友好。

"作为AI小白入门这门课感觉不错..."

"特别是LangChain部分讲得很透彻。"

"非常适合想快速入门LLM应用开发的同学..."

老师善于用例子讲复杂概念。

"课程非常棒，老师讲解清晰，从Python基础讲到LangChain核心模块..."

"把复杂的概念讲得明明白白。"

"老师的动画演示和生活化例子确实帮助理解。"

通过实战项目学习和巩固知识。

"再到实战项目，整个流程很顺畅。"

"五个项目非常实用，可以直接拿来作为自己作品集的一部分。"

"实战项目是最出彩的部分，能真正动手做出东西来。"

部分内容需更新或深化。

"AI领域发展太快了，感觉有些依赖库的版本有点老了..."

"运行代码时遇到了一些小问题，需要自己调试一下。"

"感觉有些高级话题没有涉及，比如agent的工具扩展..."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in AI大模型应用开发：从小白到高手（LLM Application Development with LangChain） with these activities:

复习Python基础

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回顾Python的基础知识，为学习AI大模型应用开发打下坚实的基础。这将帮助你更好地理解课程中的代码示例和项目。

Browse courses on Python

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阅读Python入门教程或书籍。
编写简单的Python程序，例如计算器或猜数字游戏。
复习Python的数据类型、循环和条件语句。

阅读《Python编程：从入门到实践》

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通过阅读本书，可以系统地学习Python编程，为AI大模型应用开发做好准备。本书的实例和项目可以帮助你更好地理解Python编程。

View Python编程从入门到实践 on Amazon

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阅读本书的前几章，了解Python的基础知识。
完成本书中的练习和项目。
将本书作为参考，解决在课程中遇到的Python编程问题。

练习OpenAI API调用

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通过反复练习OpenAI API的调用，熟悉API的使用方法和参数。这将帮助你更好地理解课程中的示例代码，并能够独立开发AI应用。

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注册OpenAI API密钥。
使用Python编写代码，调用OpenAI API进行文本生成、翻译等任务。
尝试不同的API参数，观察结果的变化。

Four other activities

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创建提示词工程示例

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通过创建提示词工程示例，深入理解提示词工程的原理和技巧。这将帮助你更好地利用AI大模型生成高质量的文本。

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选择一个主题，例如“旅游攻略”或“产品介绍”。
编写不同的提示词，尝试生成不同风格和内容的文本。
分析提示词的效果，总结提示词工程的经验。

开发一个简单的AI聊天机器人

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通过开发一个简单的AI聊天机器人，将课程中所学的知识应用到实践中。这将帮助你更好地理解AI大模型应用开发的流程和技术。

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使用LangChain框架，搭建AI聊天机器人的基本框架。
集成OpenAI API，实现AI聊天机器人的对话功能。
添加记忆功能，让AI聊天机器人能够记住对话历史。
部署AI聊天机器人，让其他人可以使用。

阅读《LangChain实战：LLM应用开发指南》

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通过阅读本书，可以深入学习LangChain框架，为AI大模型应用开发做好准备。本书的实例和项目可以帮助你更好地理解LangChain框架。

View Melania on Amazon

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阅读本书的前几章，了解LangChain框架的基础知识。
完成本书中的练习和项目。
将本书作为参考，解决在课程中遇到的LangChain框架问题。

参与LangChain开源项目

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通过参与LangChain开源项目，深入了解LangChain框架的内部实现，并为LangChain框架贡献代码。这将帮助你成为AI大模型应用开发领域的专家。

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浏览LangChain开源项目的代码库。
查找LangChain开源项目中的bug或需要改进的地方。
提交代码，修复bug或改进LangChain框架。

Career center

Learners who complete AI大模型应用开发：从小白到高手（LLM Application Development with LangChain） will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

提示词工程师

提示词工程师专注于设计和优化用于与大型语言模型交互的提示。他们需要深入了解语言模型的行为以及如何通过精心设计的提示来引导模型产生所需的输出。本课程涵盖了提示词工程的最佳实践，对于希望磨练自己技能的提示词工程师来说非常有益。学习如何通过限定输出格式、使用零样本与小样本学习以及应用思维链来提高提示的有效性。此外，提示词工程师可以通过本课程学习LangChain Model I/O。提示词工程师应该学习本课程，从而站在“打造AI的人”的高度。

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AI应用开发者

AI应用开发者主要负责将AI大模型的能力融入到各种应用程序中。他们需要具备扎实的编程基础和对人工智能技术的深入理解。本课程涵盖了Python编程、OpenAI API的使用以及LangChain框架，这对于AI应用开发者来说至关重要。通过学习OpenAI API的用法示例，开发者可以快速上手，构建各种AI应用。LangChain Agent部分，能够帮助开发者了解如何让AI模型使用工具，从而实现更复杂的功能。本课程配备的五个实战项目，能够让应用开发者亲自动手巩固知识，并将其应用到实际项目中。

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创业者

创业者需要具备创新思维和执行力。本课程可以帮助创业者快速掌握AI大模型应用开发技术，从而构建出颠覆性的AI产品。通过学习OpenAI API的使用以及LangChain框架，创业者可以快速构建AI应用的原型。课程配备的实战项目，能够让创业者亲自动手巩固知识，并将其应用到实际项目中。利用AIGC应用开发能力，实现副业变现。亦或是构建出无数人使用的AI产品，站在创业浪潮之巅，因此创业者非常需要学习本课程。

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人工智能产品经理

人工智能产品经理负责定义、规划和发布人工智能产品。他们需要深刻理解人工智能技术，并将其转化为实际的产品功能。本课程涵盖了人工智能大模型的基础理论和应用开发，这对于人工智能产品经理来说非常有益。通过学习Python编程、OpenAI API的使用、提示词工程以及LangChain框架，人工智能产品经理可以更好地理解AI模型的工作原理，从而更有效地设计和管理AI产品。特别是LangChain RAG，可以帮助产品经理了解如何让AI模型读取和利用外部数据，这在开发智能搜索、知识库等产品时尤为重要。学习本课程，人工智能产品经理能够站在“打造AI的人”的高度，适应新时代的人才需求。

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自然语言处理工程师

自然语言处理工程师专注于开发和应用自然语言处理技术。他们需要具备深厚的自然语言处理理论基础和实践经验。本课程涵盖了OpenAI API的使用和LangChain框架，这对于自然语言处理工程师来说非常有帮助。通过学习提示词工程的最佳实践，工程师可以更好地控制AI模型的输出，从而提高自然语言处理任务的准确性。LangChain Model I/O部分，可以帮助工程师了解如何优化AI模型的输入输出，从而提高模型的效率。总而言之，自然语言处理工程师可以学习本课程来提升自身的技能，并将其应用到实际项目中。

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人工智能解决方案工程师

人工智能解决方案工程师需要根据客户需求，设计和实施人工智能解决方案。他们需要具备扎实的编程基础和对人工智能技术的深入理解。本课程涵盖了Python编程、OpenAI API的使用以及LangChain框架，这对于人工智能解决方案工程师来说至关重要。通过学习OpenAI API的用法示例，工程师可以快速上手，构建各种AI应用。LangChain Agent部分，能够帮助工程师了解如何让AI模型使用工具，从而实现更复杂的功能。本课程配备的五个实战项目，能够让解决方案工程师亲自动手巩固知识，并将其应用到实际项目中。

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软件工程师

软件工程师负责设计、开发和维护软件系统。本课程可以帮助软件工程师快速掌握AI大模型应用开发技术，从而为软件系统添加智能功能。通过学习Python编程、OpenAI API的使用以及LangChain框架，软件工程师可以轻松将AI模型集成到现有的软件系统中。课程配备的实战项目，能够让软件工程师亲自动手巩固知识，并将其应用到实际项目中。学会打造AI，可以让你适应新时代人才需求，提升薪资和竞争力，因此软件工程师应该学习本课程。

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全栈工程师

全栈工程师需要掌握前端、后端和数据库等多种技术。本课程可以帮助全栈工程师快速掌握AI大模型应用开发技术，从而为网站或应用添加智能功能。通过学习Streamlit前端框架入门，全栈工程师可以快速构建AI应用的用户界面。课程配备的实战项目，能够让全栈工程师亲自动手巩固知识，并将其应用到实际项目中。此外，通过学习Python基础入门，全栈工程师可以更好地掌握AI开发的底层逻辑. 学会打造AI，可以让你适应新时代人才需求，提升薪资和竞争力，因此全栈工程师应该学习本课程。

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機器學習工程師

机器学习工程师主要负责开发和部署机器学习模型。他们需要精通各种机器学习算法和工具。虽然本课程侧重于大模型的应用开发，但它仍然可以为机器学习工程师提供有价值的知识。例如，通过学习OpenAI API，工程师可以了解如何利用预训练的大模型来解决实际问题，这可以大大缩短开发周期。LangChain框架的学习，可以帮助工程师更好地管理和优化AI模型的输入输出。此外，课程中关于提示词工程的最佳实践，对于提高模型的效果也很有帮助，机器学习工程师可以将其应用到实际的项目中。机器学习工程师应学习本课程，从而站在“打造AI的人”的高度。

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数据科学家

数据科学家主要负责分析数据并从中提取有价值的信息。本课程可以帮助数据科学家更好地利用AI大模型来辅助数据分析工作。通过学习OpenAI API的使用，数据科学家可以快速构建文本摘要、情感分析等应用。LangChain RAG部分，可以帮助数据科学家了解如何让AI模型读取和分析大量的文本数据。数据科学家可以学习本课程，从而站在“打造AI的人”的高度。

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AI教育工作者

AI教育工作者设计和提供人工智能教育和培训计划。他们需要了解 AI 技术的最新进展，并有效地向不同的受众传达这些知识。本课程可以帮助 AI 教育工作者掌握 AI 大模型应用开发的最新知识和技能。通过学习 Python 编程、OpenAI API 的使用以及 LangChain 框架，教育工作者可以为学生提供全面的 AI 教育。此外，课程提供的实践项目可以提供实践经验，这些经验可以融入教学。 AI教育工作者应该学习本课程，从而站在“打造AI的人”的高度。

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人工智能顾问

人工智能顾问为企业提供人工智能战略和实施方面的建议。他们需要具备广泛的人工智能知识和商业洞察力。通过学习本课程，人工智能顾问可以更好地了解人工智能大模型的能力和应用场景。课程中关于AI应用部署的介绍，可以帮助顾问更好地评估技术的可行性。此外，课程配备的实战项目，能够让顾问更好地理解AI应用的开发过程，从而为客户提供更专业的建议。掌握了这些知识，人工智能顾问能够将自身提升到“打造AI的人”的高度，适应新时代的人才需求。

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技术项目经理

技术项目经理监督技术项目的规划、执行和完成。他们需要了解所涉及的技术，并有效地领导团队。本课程可以帮助技术项目经理更好地理解人工智能大模型应用开发的技术。通过学习 Python 编程和 OpenAI API 的使用，项目经理可以更有效地沟通和管理参与 AI 项目开发的团队。课程提供的实践项目可以深入了解 AI 应用的开发过程。技术项目经理应该学习本课程，从而站在“打造AI的人”的高度。

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技术顾问

技术顾问为企业提供技术战略和实施方面的建议。他们需要具备广泛的技术知识和商业洞察力。本课程可以帮助技术顾问更好地了解人工智能大模型的能力和应用场景。课程中关于AI应用部署的介绍，可以帮助顾问更好地评估技术的可行性。此外，课程配备的实战项目，能够让顾问更好地理解AI应用的开发过程，从而为客户提供更专业的建议。技术顾问可以通过学习本课程提升自身的技能，更好地为客户服务。

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人工智能伦理研究员

人工智能伦理研究员分析人工智能技术的社会影响，并开发负责任的部署策略。他们需要了解人工智能模型的局限性和潜在偏见。本课程可以帮助人工智能伦理研究员更好地了解人工智能大模型的能力和局限性。课程中关于提示词工程最佳实践以及 OpenAI API 用法示例的讨论，可以帮助研究员更好地理解 AI 模型的行为。此外，通过学习 LangChain 框架，伦理研究员可以探索 AI 系统的设计和实施。人工智能伦理研究员应该学习本课程，从而站在“打造AI的人”的高度。

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Reading list

We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in AI大模型应用开发：从小白到高手（LLM Application Development with LangChain）.

Python编程

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本书是一本非常适合Python初学者的入门书籍。它详细介绍了Python的基础知识，并通过大量的实例和项目帮助读者掌握Python编程。本书可以作为本课程的补充阅读材料，帮助你更好地理解Python编程。