【Udemy中英字幕】2025 Master Langchain and Ollama – Chatbot, RAG and Agents

2025 Master Langchain 和 Ollama – 聊天机器人、RAG 和代理

Master Langchain v0.3、本地法学硕士项目、Ollama、LLAMA 3.2 (Lama 3.2)、Ollama 聊天机器人、Ollama 和 Langchain 教程

讲师：Laxmi Kant | KGP Talkie

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您将学到什么

• 设置并将 Ollama 与 Langchain 集成：学生将学习如何安装、配置和操作 Ollama 以及 Langchain。
• 构建自定义聊天机器人：学习者将培养使用 Streamlit 和 Langchain 创建具有记忆、历史记录、高级聊天机器人功能的聊天应用程序的技能。
• 使用提示模板、链和输出解析器：学生将掌握提示模板和链接方法（顺序、并行和路由器链）。
• 部署真实世界的应用程序：本课程将指导学生在 AWS EC2 上部署应用程序

探索相关主题

• 欧拉玛
• 数据科学
• 发展

要求

• 基本的 Python 编程知识
• 熟悉 API 和 Web 请求
• 对机器学习概念的基本理解
• 使用可上网的计算机进行安装和设置

描述

本课程是集成 Langchain 和 Ollama 以构建、自动化和部署 AI 应用程序的实用指南。学习如何设置这些工具、创建提示模板、自动化工作流程、管理数据检索以及在 AWS 上部署实际应用程序。每个部分都旨在为您提供实践技能和经验。

您将学到什么

1. Ollama 和 Langchain 设置
   • 完成 Ollama 和 Langchain 的设置和安装。
   • 配置基本 URL 并处理直接 API 调用。
   • 建立高效集成的环境。
2. 及时工程
   • 了解AI、人类、系统消息提示。
   • 使用 AIPromptTemplate、Human、System 和 ChatMessagePromptTemplate 来塑造响应。
   • 探索调用方法来控制模型的行为。
3. 工作流自动化链
   • 学习顺序、并行和路由器链来构建灵活的工作流程。
   • 使用自定义链并探索 Chain Runnables 以增加自动化。
   • 使用 Langchain 的链接功能实现现实世界的工作流程。
4. 输出解析
   • 使用 JSON、CSV、Markdown 和 Pydantic 等解析器格式化数据。
   • 解析结构化输出并使用日期时间输出处理有组织的数据。
5. 聊天信息记忆
   • 使用 BaseChatMessageHistory 和 InMemoryChatMessageHistory 管理聊天会话。
   • 创建具有记忆功能的聊天应用程序，以提高用户体验。
6. 构建和部署聊天机器人
   • 使用 Streamlit 构建聊天机器人应用程序。
   • 维护聊天记录并有效处理用户输入。
7. 文档加载器和检索器
   • 使用网页、PDF、HTML 数据的加载器。
   • 检索和汇总文档，转换文本数据并使用向量存储。
8. 向量存储和检索
   • 使用 FAISS 和 Chroma 集成向量存储以进行文档检索。
   • 重新加载检索器，索引文档，并提高检索准确性。
9. 工具调用和自定义代理
   • 为 Tavily Search、PubMed、Wikipedia 等设置工具。
   • 设计可与代理一起使用的自定义工具并执行分步说明。
10. 现实世界的集成

• 在 MySQL 上执行基于文本的查询。
• 使用 LLM 解析 LinkedIn 个人资料
• 使用 LLM 解析求职简历
• 在 AWS 上使用 OLLAMA 部署 LLAMA

本课程适合哪些人

• 想要使用 Langchain 和 Ollama 进行 AI 应用的开发人员和数据科学家。
• 希望实现工作流程自动化并创建文档检索系统的人工智能爱好者。
• 需要构建端到端聊天机器人或在 AWS 上部署应用程序的专业人士。
• 具有 Python 基本知识并希望获得真实世界 AI 工具实践经验的学习者。

在本课程结束时，您将掌握构建、部署和管理人工智能应用程序的技能，从聊天机器人到文档检索器，可供投入生产。

本课程适合哪些人：

• 旨在将语言模型集成到应用程序中的开发人员。
• 数据科学家对自动化工作流程和利用文档检索感兴趣。
• 人工智能爱好者渴望构建自定义聊天机器人和对话工具。
• 寻求在 AWS 和其他平台上部署应用程序的技能的专业人士。
• 具有基本 Python 和 API 知识并希望创建端到端 AI 解决方案的学习者。