Udemy線上課程 LangChain 實作加速器（LangChain 實戰速成加速器）：打造大型語言模型 LLM 驅動的應用程式 講師:Eden Marco 影音教學 中文發音 繁體中文(DVD版) Udemy線上課程LangChain實作加速器（LangChain實戰速成加速器）：打造大型語言模型LLM驅動的應用程式講師:EdenMarco影音教學中文發音繁體中文(DVD版)內容說明: 課程已重新錄製並支援LangChain版本0.3.0，並經由SteveLai全新中文配音（後續進行包含繁體與簡體中文字幕校正）。 讓用中文母語的人能夠更容易並更快速的學習。 課程已重新錄製並支持LangChain版本0.3.0，並經由SteveLai全新中文配音（後續進行包含繁體與簡體中文字幕校正）。 讓以中文為母語的人能夠更加輕鬆、快速地學習。 COURSEWASRE-RECORDEDandsupports-LangChainVersion0.3.0,andwithbrandnewMandarinChinesevoiceoverbySteveLai(followedbytraditionalandsimplifiedChinesesubtitleproofreading).ThisallowsnativeChinesespeakerstolearnmoreeasilyandquickly. --- 歡迎來到第一門LangChainUdemy課程-釋放LLM的力量！ 這是一堂全方位課程，目的是要教你如何快速運用LangChain函式庫來開發LLM應用。 本課程將提供你開發跨領域LLM解決方案所需的技能與知識。 歡迎來到第一門LangChainUdemy課程-釋放LLM的力量！ 這是一門全方位課程，旨在教你如何快速運用LangChain函數庫來開發LLM應用。 本課程將為你提供開發跨領域LLM解決方案所需的技能與知識。 WelcometofirstLangChainUdemycourse-UnleashingthePowerofLLM! ThiscomprehensivecourseisdesignedtoteachyouhowtoQUICKLYharnessthepowertheLangChainlibraryforLLMapplications. Thiscoursewillequipyouwiththeskillsandknowledgenecessarytodevelopcutting-edgeLLMsolutionsforadiverserangeoftopics. --- （2025/01）重要聲明：中文配音目前完成至第五章節（講座39），共約4小時33分鐘，包含第一個LangChain應用程式，以及ReActprompt深入探討、RAG等內容。 後續章節中文配音將陸續完成，我們也會隨時通知各位最新狀況。 （2025/01）重要聲明：中文配音目前完成至第五章節（講座39），共計約4小時33分鐘，包含第一個LangChain應用程序，以及ReActprompt深入探討、RAG等內容。 後續章節的中文配音將陸續完成，我們也會隨時通知各位最新進展。 (Jan2024)ImportantAnnouncement:TheChinesevoiceoveriscurrentlycompleteduptoChapter5(Lecture39),totalingapproximately4hoursand33minutes.ThisincludesthefirstLangChainapplication,anin-depthexplorationofReActpromptsandRAG.TheChinesevoiceoverforsubsequentchapterswillbecompletedgradually,andwewillkeepeveryoneupdatedonthelatestprogress --- 請注意，這不是入門課程。 本課程假設你已具備軟體工程背景，且精通Python。 我會使用PycharmIDE，但你可以選用任何IDE，因為我們只會用到像是debug和runningscripts這類的基本功能。 在本課程中，你將從零開始，一路建構可真實實際執行的LLM所驅動的應用程式。 課程內容將圍繞在這三個主要的應用程式： 破冰神器IceBreaker-基於LangChainagent所開發的應用程式，只要輸入一個名字，就能在Google上搜尋對方的Linledin和twitter檔案，抓取網路上的相關資訊，並產生客製化的對話開場白。 文件助手DocumentationHelper-為pythonpackage文件建構一個chatbot聊天機器人。 (當然也可以用於任何你想要的資料) 精簡版ChatGPTcode解讀器PromptEngineering理論篇章 請注意，這不是一門針對初學者的課程。 本課程假設你已具備軟體工程背景，並且精通Python。 我會使用PycharmIDE，但你可以使用任意編輯器，因為我們只需要用到諸如debug和runningscripts這些基本功能。 在本課程中，你將從零開始，一路構建可真實落地執行的LLM驅動應用程序。 課程內容將圍繞以下三個主要應用程序： 破冰神器IceBreaker 基於LangChainagent所開發的應用程序，只需輸入一箇名字，即可在Google上搜索對方的Linkedin和twitter資料，抓取網絡上的相關信息，並生成個性化的對話開場白。 文件助手DocumentationHelper 為pythonpackage文檔構建一箇聊天機器人。 （當然也可以用於任何你想要處理的數據） 精簡版ChatGPTcode解讀器另外，還包含一部分PromptEngineering的理論篇章。 Pleasenotethatthisisnotacourseforbeginners.ThiscourseassumesthatyouhaveabackgroundinsoftwareengineeringandareproficientinPython.IwillbeusingPycharmIDEbutyoucanuseanyeditoryou'dlikesinceweonlyusebasicfeatureoftheIDElikedebuggingandrunningscripts. Inthiscourse,youwillembarkonajourneyfromscratchtobuildingareal-worldLLMpoweredapplicationusingLangChain. Wearegoingtodosobybuild3mainapplications: IceBreaker-LangChainagentthatgivenaname,searchesingoogletofindLinkedinandtwitterprofiles,scrapetheinternetforinformationaboutanameyouprovideandgenerateacoupleofpersonalizedicebreakerstokickoffaconversationwiththeperson. DocumentationHelper-Createchatbotoverapythonpackagedocumentation.(andoveranyotherdatayouwouldlike) AslimversionofChatGPTCode-InterpreterPromptEngineeringTheorySection--- 課程將涵蓋的主題包括： 課程將涵蓋的主題包括： Thetopicscoveredinthiscourseinclude:LangChainLLM+GenAIhistoryLLMs:Fewshotsprompting,ChainofThought,ReActpromptingChatModelsOpenSourceModelsPrompts,PromptTemplates,langchainubOutputParsers,PydanticOutputParsersChains:create_retrieval_chain,create_stuff_documents_chainAgents,CustomAgents,PythonAgents,CSVAgents,AgentRoutersOpenAIFunctions,ToolCallingTools,ToolkitsMemoryVectorstores(Pinecone,FAISS)RAG(RetrievalAugmentationGeneration)DocumentLoaders,TextSplittersStreamlit(forUI)LCEL,LangChainExpressionLanguageLangSmithIntrotoLangGraphFireCrawlGISTofCursorIDECursorComposterCurserChat--- 在課程中，你將透過實作練習和真實專案，鞏固所學概念和技術。 學完課程後，你將能熟練運用LangChain開發強大、高效能且多元的LLM應用。 這不只是一堂課，更是一個社群。 除了終身課程存取權，你還將獲得：與講師一對一的故障排除troubleshooting支援 Githublinks，提供額外的AI資源、常見問題和疑難排解指南課程持續更新與改進，無額外費用 在課程中，你將通過實戰練習和真實項目，鞏固所學概念和技術。 學完課程後，你將能夠熟練運用LangChain來開發強大、高性能且多元的LLM應用。 這不僅是一門課程，更是一箇社區。 除了課程的終身訪問權，你還將獲得：與講師的一對一故障排除（troubleshooting）支持Githublinks，提供額外的AI資源、常見問題解答和故障排除指南課程不斷更新與改進，無需支付額外費用 Thisisnotjustacourse,it'salsoacommunity.Alongwithlifetimeaccesstothecourse,you'llget:Dedicated1on1troubleshootingsupportwithme GithublinkswithadditionalAIresources,FAQ,troubleshootingguidesAccesstoanexclusiveDiscordcommunitytoconnectwithotherlearnersNoextracostforcontinuousupdatesandimprovementstothecourse--- 免責聲明 再次強調，這不是入門課程。 本課程假設你已有軟體工程背景，且精通Python。 我會使用PycharmIDE，但你可以選用任何編輯器，因為我們只會用到像是像是debug和runningscripts這類的基本功能。 課程的第一個專案（破冰神器Ice-Breaker）需要使用第三方API，包括ProxyCURL、SerpAPI、TwitterAPI，這些通常都是付費服務。 但所有這些第三方平台都有免費額度，我們將用於開發和測試的儲存。 免責聲明 再次強調，這不是一門針對初學者的課程。 本課程假設你已有軟體工程背景，並且精通Python。 我會使用PycharmIDE，但你可以選擇任何編輯器，因為我們只需要用到類似debug和runningscripts這樣一些基本功能。 課程的第一個項目（破冰神器Ice-Breaker）需要使用第三方API，包括ProxyCURL、SerpAPI、TwitterAPI，這些通常都是付費服務。 但這些第三方平台都有免費額度，我們將在開發和測試中使用它們的免費配額。 DISCLAIMERS Pleasenotethatthisisnotacourseforbeginners.ThiscourseassumesthatyouhaveabackgroundinsoftwareengineeringandareproficientinPython. IwillbeusingPycharmIDEbutyoucanuseanyeditoryou'dlikesinceweonlyusebasicfeatureoftheIDElikedebuggingandrunningscripts. Thefirstprojectofthecourse(Ice-Breaker)requiresusageof3rdpartyAPIs- ProxyCURL,SerpAPI,TwitterAPIwhicharegenerallypaidservices. Allofthose3rdpartieshaveafreetierwewillusetocreatestubresponsesdevelopmentandtesting. 課程內容: 01-課程介紹 001Course-Repository.url 001課程簡介.mp4 002重新全中文配音.mp4 003課程架構+如何在Udemy獲得最佳學習效果[請勿略過].mp4 004何謂LangChain.mp4 005Course-Discord-Server-Link2.url 005課程社群.mp4 006CourseResources.html external-links.txt 02-TheGISTofLangChain-從HelloWorldchain開始 001什麼是LangChain6分鐘快速解說.mp4 002Course-Discord-Server.url 002Course-IceBreaker-Github-Repository.url 002handling-environment-variables-in-python-in-case-you-arent-familiar-with-it-.url 002LangChain-Python-Documentation.url 002pipenv-crash-course-In-case-you-are-not-familiar-with-pipenv-.url 002專案設定(Pycharm)推薦方式.mp4 003handling-environment-variables-with-python-in-case-you-are-not-familiar-with-it-.url 003LangChain-Python-Documentation.url 003pipenv-crash-course-In-case-you-are-not-familiar-with-pipenv-.url 003專案設定(vscode)-optional.mp4 004環境變數（EnvironmentVariables）and.env檔案.mp4 005Course-Discord-Server.url 005ice-breaker.py 005LangChain-Python-Documentation.url 005LangChain-Quickstart.url 005你的第一個LangChain應用程式-Chaining一個簡單的prompt.mp4 006LangChain-Ollama-Official-Documentation.url 006Llama3-Official-Website.url 006Mistral-AI-Official-Website.url 006Ollama-Official-Website.url 006在LangChine中使用OpenSourceModels（開源模型）（Ollama,Llama3,Mistral）.mp4 007課程中的LangChain版本(V0.3.3)-(Nobreakingchangesin0.3.3).mp4 008QuickCheckIn（請快速確認一下）.mp4 external-links.txt 03-IceBreaker真實可執行的GenerativeAIAgent應用程式 001IceBreaker-我們會打造什麼應用程式呢.mp4 002Course-Discord-Server.url 002Course-Repository.url 002Eden-Marco-RAW-Linkedin-JSON-URL.url 002整合LinkedinData流程-Part1-Scraping.mp4 003Chain-Of-Thought-Research-paper.url 003Course-Discord-Server.url 003Course-Repository.url 003LangChain-Agents-Documentation.url 003ReAct-SYNERGIZING-REASONING-AND-ACTING-IN-LANGUAGE-MODELS-Paper.url 003整合LinkedinData流程-Part2-AgentsTheory.mp4 004Course-Repository.url 004LangChain-Agent-Types-Documentation.url 004LangChain-AgentExecutor-Documentation.url 004LangChain-Tools-Documentation.url 004整合LinkedinData流程-Part3Tools,AgentExecutor,create_react_agent.mp4 005Course-Repository.url 005LangChain-ReAct-Agent.url 005Tavily-Search-API.url 005整合LinkedinData流程-Part4CustomSearchAgentImplementation.mp4 006整合LinkedinData流程-Part5CustomSearchAgentTesting.mp4 007Eden-Marco-Tweets-Github-GIST.url 007Github-Course-Repository.url 007Python-Tweepy-Package.url 007Tweet-Scraping-Source-Code-Implementation-Repository-.url 007Twitter-Scraping-Troubleshooting-Video.url 007Twitter-Troubleshooting-Discord-Thread.url 007[Optional]整合TwitterData流程-Part1-Scraping.mp4 008Github-Course-Repository.url 008Tweepy-official-documentation.url 008[Optional]整合TwitterData流程-Part2-Agents.mp4 009Github-Course-Repositoy.url 009輸出解析器OutputParsers-為前端應用做好準備.mp4 010Course-Discord-Server.url 010Course-Repository.url 010index.html 010style.css 010全端App-BuildingourLLMpoweredbyLangChainFullStackApplication.mp4 011使用LangSmith追蹤應用程式.mp4 012[New]真實的IcebreakerAgents.mp4 external-links.txt 04-深入探討ReActAgents-Whatsisthemagic 001我們建構了什麼從零開始的ReActAgentExecutor.mp4 002react-langchain-final-0.zip 002環境設定+ReActAlgorithm概述.mp4 003LangChain-custom-tools-official-documentation.url 003react-langchain-1.zip 003為我們的ReActagent定義Tools.mp4 004ReActprompt,LLMReasoningEngine,OutputParsingandToolExecution.mp4 004react-langchain-2.zip 005AgentAction,AgentFinish,ReActLoop.mp4 005react-langchain-3.zip 006CallbackHandlers,ReActPromptand最終完成theReActAgentloop.mp4 006react-langchain-final.zip 007使用LangSmith的回顧.mp4 external-links.txt 05-RAG的精髓-Embeddings,VectorDatabases&Retrieval 001MediumAnalyzer-專案基礎設定.mp4 001Medium-Blog-Vector-Database-What-is-it-and-why-you-should-know-it-.url 001rag-gist-1-setup.zip 002DocumentLoaders.url 002MediumAnalyzer-Class總覽TextLoader,TextSplitter,OpenAIEmbeddings,Pinecone.mp4 002PineconeVectorStore.url 002rag-gist-2-imports.zip 002TextEmbeddings.url 002TextSplitters.url 003MediumAnalyzer-Ingestion實作.mp4 003rag-gist-3-ingestion-implementation.zip 004MediumAnalyzer-Retrieval檢索實作withchains.mp4 004rag-gist-4-retrieval-implementation-chains.zip 005MediumAnalyzer-Retrieval檢索實作withLCEL.mp4 006ChatWithYourPDF-FAISS本地的Vectorstore.mp4 006FAISS-Documentation.url 006main.py external-links.txt 06-Buildingadocumentationassistant(Embeddings,VectorDBs,Retrieval,Memory) 001我們建構了什麼？.mp4 002Documentation-Helper-Github-Repository.url 002langchain-docs.zip 002Pinecone-Official-Website.url 002環境設定.mp4 003download-docs.py 003LangChain-API-Documentation-V0.1.url 003OPTIONALManuallyScrapingtheLangChainDocumentation.mp4 003troubleshooting.txt 004-Github-Final-Code-for-this-video.url 004PineconeVectorstoreIngestion.mp4 005-Github-Final-Code.url 005Retrieval+Augmentation+Generation=RAG.mp4 006BuildinganAILangChainChatAssistant-RetrievalQAchain(promptaugmentation).mp4 006core.py 006Documentation-Helper-Github-Repository.url 007BuildinganAILangChainChatAssistant-FrontendwithStreamlit(UI).mp4 007Streamlit-Chat-Component-Github-Repository.url 007Streamlit-Documentation.url 007Streamlit-Github-Repository.url 007Streamlit-Session-State-Documentation.url 008BuildinganAILangChainChatAssistant-Memory.mp4 external-links.txt 07-BuildingaslimChatGPTCode-Interpreter(AdvancedAgents,OpenAIFunctions) 001Whatarewebuilding(AslimVersionofGPTCode-Interpreter).mp4 002Goodbye-CVEs-Hello-langchain-experimental.url 002ProjectSetup.mp4 002qrcode-Python-Documentation.url 003code-interpreter-1-python-agent.zip 003LangChain-Python-Agent-Documentation.url 003PythonAgent.mp4 004code-interpreter-2-csv-agent.zip 004CSVAgent.mp4 004episode-info.csv 004LangChain-CSV-Agent-Documentation.url 005code-interpreter-3-router-agent-start-here.zip 005code-interpreter-3-router-agent.zip 005LangChain-Router-Chain.url 005OpenAI-Functions-Official-Documentation.url 005WrappingEverythingRouterAgent.mp4 006FunctionToolCallinginLangChain.mp4 007OpenAIfunctionsVsReAct.mp4 external-links.txt 08-LangChainTheory 001LangChainTokenLimitationHandelingStrategies.mp4 002LangChainMemoryDeepdive.mp4 002LangChain-ConversationBufferMemory-Doc.url 002LangChain-ConversationBufferWindowMemory-Doc.url 002LangChain-ConversationSummaryBufferMemory-Doc.url 002LangChain-ConversationSummaryMemory-Doc.url 002LangChain-ConversationTokenBufferMemory-Doc.url 002LangChain-Entity-Summary-Documentation.url 002LangChain-Github-Repository.url 002LangChain-Memory-Latest.url 002LangChain-VectorStore-Backed-Memory-Doc.url external-links.txt 09-PromptEngineeringTheory 001TheGISTofLLMs.mp4 002Course-Discord-Server.url 002WhatisaPromptCompositionofaformalprompt.mp4 003N-Shot-Prompting-Tokyo-University-Research-Paper.url 003ZeroShotPrompting.mp4 004FewShotPrompting.mp4 004N-Shot-Prompting-Tokyo-University-Research-Paper.url 005ChainofThoughtPrompting.mp4 005Chain-Of-Thought-Research-paper.url 006REAC-T-SYNERGIZING-REASONING-AND-ACTING-IN-LANGUAGE-MODELS-Paper.url 006ReAct.mp4 007PromptEngineeringQuickTips.mp4 external-links.txt 10-TroubleshootingSection 001Course-Discord-Server-URL.url 001HaveatechnicalissueWATCHTHISFIRST.IPromisethiswillhelp!.mp4 001LangChain-Official-Discord-Server.url 002edens-tweets.json 002Ice-Breaker-Github-Repository.url 002Tweepy-Client-Documentation.url 002TweetAPI-tweepy.errors.Forbidden403Forbidden.mp4 002twitter-with-stubs.py 002twitter.py 003LangChain-Pinecone-Official-Documentation.url 003PineconeAttributeErrorinitisnolongeratop-levelattributeofpinecone.mp4 004LangChainVersionInCourse(V0.2.6).mp4 external-links.txt 11-WrappingUp 001LLMApplicationsinProduction.mp4 002LLMApplicationDevelopmentlandscape.mp4 003FinishedcourseWhatsnext!.mp4 12-IntroductionToLangGraph 001LangGraph-Course-Coupon.url 001WhatisLangGraph.mp4 002LangGraph&FlowEngineering.mp4 002New-LangGraph-Course-Coupon.url external-links.txt 13-UsefultoolswhendevelopingLLMApplications 001LangChainHub-Downloadspromptfromthecommunity.mp4 002Text-Splitter-Playground-URL.url 002TextSplittingPlayground.mp4 003LangChainVSLlamaIndex.mp4 external-links.txt 站內搜索 請輸入軟體名稱或編號functionsubmit_searcher(){searcher_change()vare=document.getElementsByName('keyword2')[0];varu=encodeURI(e.value).split('-').join('[[jianhao]]');window.location='/tag/'+u+'.htm';returnfalse;}購物車functionlar_update_cart(){lch_ajax("/lch_ajax.php?action=cart_get",function(pc){document.getElementById("my_cart").innerHTML=pc;if(document.getElementById("ismenu")){init_disk_list_state();}});}lar_update_cart();functionadd_number_2_cart(number){lch_ajax("/lch_ajax.php?action=cart_add&number="+number,function(pc){document.getElementById("my_cart").innerHTML=pc;});returnfalse;}熱門關鍵字51job前程無憂Frank學院QingmingWpf詳解Zhao工作效率女性領導力三節課下篇六卦詳解王思迅文富打造獨角獸光佑有個小院行銷東東東東好課佳旋易經開門課的環境預備若水美伊思迅星空面對痛苦渡人渡己紫微篇資承遍路文化漢化課程養心養身養神編程入門養體霍大俠觸發器