Ebook Generative AI App Với LangChain Và Python - Một Cách Tiếp Cận Dựa Trên Dự Án Để Xây Dựng Các Ứng Dụng LLM Thực Tế [Ấn Bản Lần 1, Tháng 12/2024] [PDF] [9499E]
Chuẩn bị cho sự nghiệp lập trình của bạn trong tương lai thông qua các dự án thực tế được thiết kế để nắm bắt sự phức tạp của các component của LangChain, từ các core chain đến các conversational agent nâng cao. Cuốn sách thực hành này cung cấp cho các Python developer các kỹ năng cần thiết để phát triển các ứng dụng Generative AI dựa trên Large Language Model (LLM) trong thế giới thực một cách nhanh chóng, bất kể trình độ kinh nghiệm của họ.
Các dự án trong suốt cuốn sách cung cấp các giải pháp LLM thực tế cho các vấn đề kinh doanh phổ biến, chẳng hạn như information overload, internal knowledge access và customer communication được cải thiện. Trong khi đó, bạn sẽ học cách tối ưu hóa workflow, nâng cao hiệu quả embedding, lựa chọn giữa các vector store và các optimization khác có liên quan đến người dùng AI có kinh nghiệm. Việc tập trung vào các ứng dụng trong thế giới thực và các ví dụ thực tế sẽ cho phép bạn tùy chỉnh các dự án của riêng mình để giải quyết các điểm khó khăn trong nhiều ngành khác nhau.
Phát triển các ứng dụng Generative AI LLM dựa trên LangChain với Python sử dụng một bộ công cụ tập trung (tích hợp LangChain, Pinecone và Streamlit LLM) để chứng minh thực tế cách các Python developer có thể tận dụng các kỹ năng hiện có để xây dựng các giải pháp Generative AI. Bằng cách giải quyết các thách thức hữu hình, bạn sẽ học bằng cách làm, nâng cao khả năng nghề nghiệp của mình trong bối cảnh phát triển nhanh chóng ngày nay.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu các loại LLM khác nhau và cách lựa chọn loại phù hợp cho responsible AI.
- ✓ Cấu trúc các lời nhắc hiệu quả.
- ✓ Làm chủ các khái niệm về LangChain như chains, models, memory và agents.
- ✓ Áp dụng embeddings hiệu quả để tìm kiếm, so sánh nội dung và hiểu được điểm tương đồng.
- ✓ Thiết lập và tích hợp Pinecone vector database cho indexing, structuring data và search.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng Q & A cho nhiều định dạng tài liệu.
- ✓ Phát triển các multi-step AI workflow app bằng cách sử dụng LangChain agents.
Cuốn sách này dành cho ai:
Các lập trình viên Python muốn phát triển hiểu biết cơ bản về các khái niệm AI và chuyển từ lý thuyết LLM sang phát triển ứng dụng Generative AI thực tế bằng LangChain; những người đang tìm kiếm hướng dẫn có cấu trúc để nâng cao sự nghiệp của mình bằng cách học cách tạo các ứng dụng Generative AI mạnh mẽ, thực tế dựa trên LLM; các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và nhà phát triển giàu kinh nghiệm mới làm quen với LLM.
Mục lục:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về LangChain và LLM.
- ✓ Chương 02. Tích hợp các LLM API với LangChain.
- ✓ Chương 03. Xây dựng các ứng dụng Q&A và Chatbot.
- ✓ Chương 04. Khám phá Large Language Models (LLM).
- ✓ Chương 05. Làm chủ Prompts cho Creative Content.
- ✓ Chương 06. Xây dựng Intelligent Chatbot và Automated Analysis System sử dụng Chains.
- ✓ Chương 07. Xây dựng các ứng dụng Q&A và Search nâng cao bằng Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- ✓ Chương 08. Agent App đầu tiên của bạn.
- ✓ Chương 09. Xây dựng các loại Agent khác nhau.
- ✓ Chương 10. Projects: Xây dựng các Agent App cho các trường hợp sử dụng phổ biến.
- ✓ Chương 11. Xây dựng và triển khai một ChatGPT-like App sử dụng Streamlit.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !