本来想先写LangChain系列的，但是最近被、给吸引了。2023就要过去了，TIOBE数据编程语言排名Python都第一了，可见今年AI开发之热。好吧，一边学习业界通用的LangChain框架，一边准备跨年吧。
先是OpenAI引爆AI狂热，再是Llama2、通义千问、文心一言百家齐放，最近Google Gemini一出来就是梭哈。LLM已逐步被传统应用整合，升级为AI应用。其中，LangChain这个AI框架功不可没。因为，针对如OpenAI的API调用太底层，也不够通用，还有些跟业务相结合的中间层，这些LangChain帮我们打理好了。
- RAG 应用
与握手，快速开发检索增强知识库类应用。
- 聊天机器人
反手给自己的应用添加一个AI客服。
- 代理
即Agent, 辅助大模型完成特定任wy
OPENAI最近变慢了，变笨了，但是目前，确实没太好的替代产品啊。
LangChain简化和统一了在应用中集成和利用大语言模型能力的过程。除了OpenAI外，LangChain还可以很方便的集成在Hugging Face上的各种模型。
本系列代码都会跑在google的colab云端，它用于运行一些nlp任务非常方便，省去了本地安装一大堆环境，建议学习的时候先用它。colab
我们这里使用的大模型是OpenAI,你需要一个api-key。
- 安装LangChain和OpenAI
这里使用的langchain是0.0.235版本，openai==0.28.1版本。请你在运行本教程代码时也使用这个版本。
- hello langchain
提供了聊天模型模块，有了chat_models,做聊天so easy!我们从chat_models里导入ChatOpenAI。temperature参数为自由度，值的范围在0-1之间，值越小，LLM的返回就越严谨，越大就越随意。如果你是要OpenAI给你写首诗，这个值 越大越好。如果你是要OpenAI告诉你法条中某事怎么个理，这个值接近0最好，不然，它便是法外狂徒。第二个参数我们指定了模型的名字，在这里，我们使用的是gpt-3.5-turbo,如果你非常有马内，也可以用gpt-4.0。
我们引入了os 系统模块，并将api_key 存入到OPENAI_API_KEY这个系统变量中。默认情况下，Langchain会从环境变量 中读取API Key。注意，在代码中直接嵌入API Key明文并不安全，切勿将API Key直接提交到代码仓库。我们建议利用.env文件和python-dotenv包来管理API Key
提供了为的聊天内容对象封装。如果您刚入门不久，建议先去刷下吴恩达老师的OpenAI 课程。我们在聊天时，内容是由content和role组成的。role分为system、user、assistant三种。在langchain的schema里提供了user这种角色的消息对象，简化了我们聊天的代码。
如果看到了下面这样的反馈，我们完成了LangChain的第一个聊天程序。
- 我们入门LangChain,了解其与OpenAI的关系，它对我们在业务中使用LLM提供了统一的封装。
领取方式在文末
学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。
①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。该系统不仅提高了客户服务效率，还显著降低了人工成本。
②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
③金融风险管理：一位金融分析师利用大模型课程中学到的知识，开发了一套信用评分模型。该模型帮助银行更准确地评估贷款申请者的信用风险，降低了不良贷款率。
④智能推荐系统：一位电商平台的工程师在学习大模型课程后，优化了平台的商品推荐算法。新算法提高了用户满意度和购买转化率，为公司带来了显著的增长。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。
一、 AI大模型学习路线图
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