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LANGCHAIN大模型應用開發 版權信息
- ISBN：9787302677291
- 條形碼：9787302677291 ; 978-7-302-67729-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
LANGCHAIN大模型應用開發 本書特色
ChatGPT和OpenAI開發的GPT模型不僅改變了我們的寫作和研究方式，還改變了我們處理信息的方式。《LangChain大模型應用開發》討論了聊天模式下的LLM的運作、能力和局限性，包括ChatGPT和Gemini。書中通過一系列實際例子演示了如何使用LangChain框架構建可隨時投入生產、響應迅速的LLM應用程序，用于客戶支持、軟件開發輔助和數據分析等任務，這說明了LLM在實際應用中的廣泛用途。
LANGCHAIN大模型應用開發 內容簡介
"《LangChain大模型應用開發》幫助讀者在項目中探索微調、提示工程以及部署和監控的**實踐時，解鎖LLM的全部潛力。無論你是構建創意寫作工具、開發復雜的聊天機器人，還是制作尖端的軟件開發輔助工具，《LangChain大模型應用開發》都將是你的路線圖，幫助你自信且創造性地掌握生成式人工智能的變革力量。 主要內容 ●使用LangChain創建LLM應用,如問答系統和聊天機器人 ●理解變換模型和注意力機制 ●使用pandas和Python自動進行數據分析和可視化 ●掌握提示工程以提高LLM性能 ●微調LLM并了解釋放其力量的工具 ●將LLM作為服務部署,并應用評估策略 ●使用開源LLM與文檔本地互動,以防止數據泄露 "
LANGCHAIN大模型應用開發 目錄
第1章 什么是生成式人工智能 11.1 生成式人工智能簡介 11.1.1 什么是生成式模型 41.1.2 為什么是現在 51.2 了解大規模語言模型 61.2.1 GPT模型是如何工作的 71.2.2 GPT模型是如何發展的 121.2.3 如何使用大規模語言模型 171.3 什么是文本到圖像模型 181.4 人工智能在其他領域的作用 221.5 小結 231.6 問題 23第2章 面向大規模語言模型應用程序：LangChain 252.1 超越隨機鸚鵡 25第1章 什么是生成式人工智能 11.1 生成式人工智能簡介 11.1.1 什么是生成式模型 41.1.2 為什么是現在 51.2 了解大規模語言模型 61.2.1 GPT模型是如何工作的 71.2.2 GPT模型是如何發展的 121.2.3 如何使用大規模語言模型 171.3 什么是文本到圖像模型 181.4 人工智能在其他領域的作用 221.5 小結 231.6 問題 23第2章 面向大規模語言模型應用程序：LangChain 252.1 超越隨機鸚鵡 252.1.1 大規模語言模型的局限性 272.1.2 如何減少大規模語言模型的局限性 272.1.3 什么是大規模語言模型應用程序 282.2 LangChain簡介 302.3 探索LangChain的關鍵組件 332.3.1 鏈 332.3.2 智能體 342.3.3 記憶 352.3.4 工具 362.4 LangChain如何工作 382.5 LangChain軟件包結構 402.6 LangChain與其他框架的比較 412.7 小結 432.8 問題 44第3章 LangChain入門 453.1 如何為本書設置依賴 463.2 探索API模型集成 493.2.1 環境設置和API密鑰 503.2.2 OpenAI 513.2.3 Hugging Face 523.2.4 谷歌云平臺 533.3 大規模語言模型交互基石 543.3.1 大規模語言模型 543.3.2 模擬大規模語言模型 553.3.3 聊天模型 563.3.4 提示 573.3.5 鏈 593.3.6 LangChain表達式語言 603.3.7 文本到圖像 613.3.8 Dall-E 613.3.9 Replicate 633.3.10 圖像理解 643.4 運行本地模型 653.4.1 Hugging Face transformers 663.4.2 llama.cpp 683.4.3 GPT4All 693.5 構建客戶服務應用程序 703.5.1 情感分析 703.5.2 文本分類 713.5.3 生成摘要 723.5.4 應用map-reduce 733.5.5 監控詞元使用情況 763.6 小結 773.7 問題 77第4章 構建得力助手 794.1 使用工具回答問題 804.1.1 工具使用 804.1.2 定義自定義工具 814.1.3 工具裝飾器 824.1.4 子類化BaseTool 824.1.5 StructuredTool數據類 834.1.6 錯誤處理 844.2 使用工具實現研究助手 854.3 探索推理策略 894.4 從文件中提取結構化信息 954.5 通過事實核查減少幻覺 1004.6 小結 1024.7 問題 102第5章 構建類似ChatGPT的聊天機器人 1035.1 什么是聊天機器人 1045.2 從向量到RAG 1055.2.1 向量嵌入 1065.2.2 在LangChain中的嵌入 1075.2.3 向量存儲 1095.2.4 向量索引 1105.2.5 向量庫 1115.2.6 向量數據庫 1125.2.7 文檔加載器 1175.2.8 LangChain中的檢索器 1185.3 使用檢索器實現聊天機器人 1205.3.1 文檔加載器 1215.3.2 向量存儲 1225.3.3 對話記憶：保留上下文 1255.4 調節響應 1305.5 防護 1315.6 小結 1325.7 問題 132第6章 利用生成式人工智能開發軟件 1336.1 軟件開發與人工智能 1346.2 使用大規模語言模型編寫代碼 1386.2.1 Vertex AI 1386.2.2 StarCoder 1396.2.3 StarChat 1436.2.4 Llama 2 1446.2.5 小型本地模型 1456.3 自動化軟件開發 1476.3.1 實現反饋回路 1496.3.2 使用工具 1526.3.3 錯誤處理 1546.3.4 為開發人員做*后的潤色 1556.4 小結 1576.5 問題 157第7章 用于數據科學的大規模語言模型 1597.1 生成式模型對數據科學的影響 1607.2 自動化數據科學 1627.2.1 數據收集 1637.2.2 可視化和EDA 1647.2.3 預處理和特征提取 1647.2.4 AutoML 1647.3 使用智能體回答數據科學的問題 1667.4 使用大規模語言模型進行數據探索 1697.5 小結 1737.6 問題 173第8章 定制大規模語言模型及其輸出 1758.1 調節大規模語言模型 1768.2 微調 1808.2.1 微調設置 1818.2.2 開源模型 1848.2.3 商業模型 1878.3 提示工程 1888.3.1 提示技術 1908.3.2 思維鏈提示 1928.3.3 自一致性 1938.3.4 思維樹 1958.4 小結 1988.5 問題 198第9章 生產中的生成式人工智能 1999.1 如何讓大規模語言模型應用程序做好生產準備 2009.2 如何評估大規模語言模型應用程序 2029.2.1 比較兩個輸出 2049.2.2 根據標準進行比較 2059.2.3 字符串和語義比較 2069.2.4 根據數據集進行評估 2079.3 如何部署大規模語言模型應用程序 2119.3.1 FastAPI Web服務 2139.3.2 Ray 2169.4 如何觀察大規模語言模型應用程序 2199.4.1 跟蹤響應 2219.4.2 可觀察性工具 2239.4.3 LangSmith 2249.4.4 PromptWatch 2259.5 小結 2279.6 問題 227第10章 生成式模型的未來 22910.1 生成式人工智能的現狀 22910.1.1 挑戰 23010.1.2 模型開發的趨勢 23110.1.3 大科技公司與小企業 23410.1.4 通用人工智能 23510.2 經濟后果 23610.2.1 創意產業 23810.2.2 教育 23910.2.3 法律 23910.2.4 制造業 23910.2.5 醫學 24010.2.6 軍事 24010.3 社會影響 24010.3.1 虛假信息與網絡安全 24110.3.2 法規和實施挑戰 24110.4 未來之路 243
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LANGCHAIN大模型應用開發 作者簡介
Ben Auffarth是一位經驗豐富的數據科學領導者，擁有計算神經科學博士學位。Ben分析過TB級數據，在核數多達64k的超級計算機上模擬過大腦活動，設計并開展過濕法實驗室實驗，構建過處理承保應用的生產系統，并在數百萬文檔上訓練過神經網絡。他著有Machine Learning for Time?Series和Artificial Intelligence with Python Cookbook兩本書，現于Hastings Direct從事保險工作。
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