Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain

项目介绍：Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain

该项目名为“Get Things Done with Prompt Engineering and LangChain”，旨在通过使用ChatGPT/GPT-4以及LangChain在Python中创建实际应用的人工智能（AI）应用程序。无论是希望快速入门LangChain，还是想深入学习如何精调模型，该项目都提供了丰富的资源。

项目背景

随着人工智能技术的进步，基于AI的应用程序开发已成为科技领域的重点方向。而使用像ChatGPT这样的语言模型，可以显著提高开发智能系统的效率和效果。本项目就是在这样一个大背景下诞生的，它提供了多个实用的教程和项目，帮助开发者更高效地利用提供的技术和工具。

观看教程视频

项目提供了一系列教程视频，供开发者在YouTube上观看，涵盖了从入门到进阶的多个主题：

• 使用LangChain和Llama 2快速入门
• 在自定义数据集上精调Llama 2
• 使用单GPU将语言模型（LLM）部署到生产环境
• 使用Llama 2和LangChain与多个PDF进行对话
• 使用ChatGPT/GPT-4构建强大的AI代理

这些视频教程可以帮助开发者更直观地了解项目的实现过程和具体应用场景。

阅读指南教程

该项目还提供了详细的文本教程，开发者可以根据自己的学习进度选择以下主题：

LangChain

• LangChain和Llama 2快速入门指南
• 使用加载器加载自定义数据
• 添加人工智能模型
• 使用Chain让LLM更加实用
• 使用Memory构建聊天机器人
• 使用代理处理复杂任务

模型

• StableVicuna：开源强化学习人类反馈（RLHF）语言模型聊天机器人
• OpenLLaMa：LLaMA的开源再现
• XGen-7B：长序列建模
• Falcon 180B

项目示例

为了实际应用，项目还包含了一些具体应用案例，开发者可以作为参考或直接应用于实际项目中：

• 在自定义数据集上对Llama 2进行微调
• 使用Llama 2和LangChain与多个PDF对话
• 使用Falcon 7B和LangChain实现本地LLM聊天机器人
• 使用免费LLM与PDF文件聊天
• CryptoGPT：加密推特情感分析
• 使用QLoRA对LLM（Falcon 7b）在自定义数据集上微调
• 使用HuggingFace推理端点将LLM部署到生产
• 使用LangChain和Open LLM构建支持型聊天机器人
• 使用RunPod将您的私人Llama 2模型部署到生产
• AutoGen：使用ChatGPT/GPT-4构建强大的AI代理

总结

“Get Things Done with Prompt Engineering and LangChain”项目通过丰富的视频和文字教程，为开发者提供了从入门到精通的完整学习路线，同时通过多个真实项目的示例，帮助开发者将所学知识付诸实践，推进AI应用的开发。无论是对AI应用开发感兴趣的初学者，还是希望深入了解Prompt Engineering和LangChain的专业人士，该项目都是一个不错的选择。