《Langchain Python 完整教程》建議主題列表
《Langchain Python 完整教程》建議主題列表
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第一章：Langchain 導論
- 什麼是 Langchain？
- Langchain 的核心理念與優勢
- Langchain 生態系統概覽 (LangSmith, LangServe, LangGraph)
- 安裝與環境設定 (Python, Jupyter Notebook, API 金鑰)
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第二章：大型語言模型 (LLM) 基礎
- LLM 的基本原理
- 不同類型的 LLM (OpenAI GPT 系列, Hugging Face Hub 模型等)
- 在 Langchain 中集成和使用 LLM
- 模型參數詳解 (temperature, max_tokens 等)
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第三章：提示工程 (Prompt Engineering)
- 什麼是提示 (Prompt)？
- 設計高效提示的技巧
- Langchain 中的提示模板 (Prompt Templates)
- 少量樣本提示 (Few-shot Prompting)
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第四章：鏈 (Chains) – 串聯你的思考
- 鏈的基本概念與運作方式
- 簡單順序鏈 (Simple Sequential Chains)
- LLMChain 詳解
- 路由鏈 (Router Chains) 與轉換鏈 (Transformation Chains)
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第五章：索引 (Indexes) 與檢索器 (Retrievers) – 讓 LLM 擁有記憶
- 文本嵌入 (Embeddings) 詳解
- 向量數據庫 (Vector Stores) 的選擇與應用 (Chroma, FAISS 等)
- 不同類型的檢索器 (Retrievers)
- 文本分割 (Text Splitters) 的策略
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第六章：記憶 (Memory) – 賦予應用程序上下文感知能力
- 記憶在對話系統中的重要性
- 不同類型的記憶模塊 (ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory 等)
- 如何在鏈和代理中使用記憶
- 管理和持久化記憶
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第七章：代理 (Agents) – 讓 LLM 擁有行動力
- 代理的基本原理與組件 (工具, 代理執行器)
- 內建工具 (Tools) 的使用 (搜索引擎, Python REPL, Bash 等)
- 自定義工具的創建與集成
- 不同類型的代理 (ReAct, Self-ask with search 等)
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第八章：回調 (Callbacks) – 監控與日誌記錄
- 回调系統的作用與重要性
- 內建回調處理器
- 創建自定義回調處理器
- 與 LangSmith 集成進行調試和追踪
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第九章：輸出解析器 (Output Parsers) – 結構化輸出
- 為什麼需要輸出解析器？
- 常見的輸出解析器 (Pydantic, JSON, List 等)
- 處理 LLM 的非結構化輸出
- 錯誤處理與重試機制
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第十章：實戰項目一：構建一個智能問答機器人 (Q&A Bot)
- 項目需求分析與設計
- 數據加載與預處理
- 使用檢索增強生成 (RAG) 技術
- 整合鏈、記憶和用戶界面
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第十一章：實戰項目二：開發一個文檔摘要工具
- 不同摘要策略 (Stuff, MapReduce, Refine)
- 處理長文本摘要
- 評估摘要質量
- 用戶界面集成
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第十二章：實戰項目三：創建一個能夠執行任務的個人助理
- 設計助理的技能和工具
- 實現多步驟任務處理
- 自然語言指令理解
- 與外部 API 交互
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第十三章：Langchain 表達式語言 (LCEL)
- LCEL 的核心概念與優勢
- 如何使用 LCEL 聲明式地構建鏈
- LCEL 的可組合性與流式處理
- 將現有鏈遷移到 LCEL
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第十四章：LangGraph – 構建有狀態的多智能體應用
- LangGraph 簡介及其與 Langchain 的關係
- 圖 (Graph) 的基本概念：節點 (Nodes) 與邊 (Edges)
- 構建循環、分支和並行的智能體流程
- LangGraph 實例：多智能體協作
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第十五章：LangServe – 部署你的 Langchain 應用
- 什麼是 LangServe？
- 快速將 Langchain 鏈和代理部署為 REST API
- API 輸入輸出的定義與配置
- 與 FastAPI 的集成
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第十六章：評估 (Evaluation) – 衡量你的 LLM 應用性能
- 評估 LLM 應用的重要性
- 常用的評估指標與方法
- 使用 Langchain 的評估工具
- 結合 LangSmith 進行評估和迭代
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第十七章：安全性 (Security) 考量
- LLM 應用的潛在安全風險 (提示注入, 數據洩露等)
- Langchain 中的安全最佳實踐
- 輸入驗證與輸出過濾
- 保護敏感數據和 API 金鑰
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第十八章：與第三方庫和框架集成
- 與數據處理庫 (Pandas, NumPy) 的結合
- 與 Web 框架 (Flask, Django) 的集成
- 與其他機器學習庫的協同工作
- 探索 Langchain Community 中的集成
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第十九章：高級主題與技巧
- 處理超長上下文 (Long Context Handling)
- 模型微調 (Fine-tuning) 與 Langchain 的結合 (概念性)
- 異步操作 (Async Support)
- Langchain 的最新發展與未來趨勢
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第二十章：Langchain 生態系統與社區資源
- Langchain 官方文檔與 GitHub
- 活躍的社區論壇與討論組
- 優秀的 Langchain 項目案例分享
- 持續學習與貢獻 Langchain 社區
希望這份列表對您有所幫助！祝您寫作順利！
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