"《LangChain大模型应用开发》帮助读者在项目中探索微调、提示工程以及部署和监控的**实践时，解锁LLM的全部潜力。无论你是构建创意写作工具、开发复杂的聊天机器人，还是制作尖端的软件开发辅助工具，《LangChain大模型应用开发》都将是你的路线图，帮助你自信且创造性地掌握生成式人工智能的变革力量。 主要内容 ●使用LangChain创建LLM应用,如问答系统和聊天机器人 ●理解变换模型和注意力机制 ●使用pandas和Python自动进行数据分析和可视化 ●掌握提示工程以提高LLM性能 ●微调LLM并了解释放其力量的工具 ●将LLM作为服务部署,并应用评估策略 ●使用开源LLM与文档本地互动,以防止数据泄露 "

Ben Auffarth是一位经验丰富的数据科学领导者，拥有计算神经科学博士学位。Ben分析过TB级数据，在核数多达64k的超级计算机上模拟过大脑活动，设计并开展过湿法实验室实验，构建过处理承保应用的生产系统，并在数百万文档上训练过神经网络。他著有Machine Learning for Time Series和Artificial Intelligence with Python Cookbook两本书，现于Hastings Direct从事保险工作。

前 言 在充满活力、飞速发展的人工智能领域，生成式人工智能作为一股颠覆性力量脱颖而出，它将改变我们与技术的交互方式。《LangChain大模型应用开发》是对大规模语言模型(Large Language Model，LLM)(推动这一变革的强大引擎)这一错综复杂的世界的一次探险，旨在让开发人员、研究人员和人工智能爱好者掌握利用这些工具所需要的知识。 探究深度学习的奥秘，让非结构化数据焕发生机，了解GPT-4等大规模语言模型如何为人工智能影响企业、社会和个人开辟道路。随着科技行业和媒体对这些模型的能力和潜力的热切关注，现在正是探索它们如何发挥作用、蓬勃发展并推动我们迈向未来的大好时机。 这本书就像你的指南针，指引你理解支撑大规模语言模型的技术框架。本书提供了一个引子，让你了解它们的广泛应用、基础架构的精巧以及其存在的强大意义。《LangChain大模型应用开发》面向不同的读者，从初涉人工智能领域的人到经验丰富的开发人员。我们将理论概念与实用的、代码丰富的示例融为一体，让你不仅从知识上掌握大规模语言模型，还能创造性地、负责任地应用大规模语言模型。 当我们一起踏上这段旅程时，让我们做好准备，塑造此时此刻正在展开的人工智能生成叙事，同时也被它所塑造——在这一叙事中，你将用知识和远见武装自己，站在这一令人振奋的技术演进的最前沿。 读者对象 《LangChain大模型应用开发》面向开发人员、研究人员以及其他任何有兴趣进一步了解大规模语言模型的人。本书的编写简洁明了，包含大量代码示例，你可以边做边学。 无论是初学者还是经验丰富的开发人员，对于任何想要充分利用大规模语言模...