langchain还有哪些应用？ 可否提供langchain初学者的教程

AI 的关键技术包括以下方面： 1. 编排（Orchestration）：涉及到的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability & PreTraining）：这个类别的公司如 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。 3. 上下文和嵌入（Context & Embeddings）：这个类别的公司如 TRUDO，Llamalndex，BerriAI 等提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）：这个类别的公司如 Pinecone，drant，Vald 等提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。 LangChain 作为一个框架，具有以下特点和作用： 1. 与 RAG 的关系：作为一个框架，为 RAG 提供了实现所必需的工具和组件。允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序，简化了 RAG 应用程序的开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 2. 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的表现：入围了 AI Infra 类别，帮助 AI 创作者为他们的产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换，快速创建和部署 LLM 插件或 LLM 应用程序，以及追踪和调试复杂的 LLM 应用程序。例如，Langfuse 为大模型应用提供开源可观测性和分析功能；Langdock 可在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，其目的在于简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程。 它具有以下特点和功能： 1. 提供一系列工具、组件和接口，便于创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起以完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，能让开发人员为用例选择合适的模型，并利用组件构建应用程序。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行以完成复杂任务。 6. 支持构建代理，使其能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，还能与外部数据源交互收集数据，并提供内存功能维护状态。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列按顺序执行以完成复杂任务的组件或其他链。 主要特点有： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤。 代理：支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，能与外部数据源交互，还提供内存功能维护状态。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小的文档对象，方便检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度实现检索功能。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain 🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章： 地址： 简介：这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，允许选择合适模型并利用组件构建应用程序；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 提供的数据加载器可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器可将文本转换为嵌入；向量存储器可存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型及利用组件构建应用；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可根据用户输入决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 包括数据加载器，可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器，可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器，将文本转换为嵌入用于衡量文本相似度实现检索；向量存储器，存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

对于初学者来说，学习 AI 并找到一份相关工作可以参考以下步骤： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 四、掌握提示词技巧 提示词上手容易且很有用，一定要掌握。 五、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 六、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 七、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI 技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

对于初学者来说，选择一个易于使用且功能丰富的AI视频编辑工具非常重要。以下是一些推荐的AI视频编辑工具，它们都提供了用户友好的界面和强大的功能，适合初学者快速上手： 1. 剪映：这款软件提供了丰富的视频编辑功能，包括AI一键成片、AI图文成片、AI字幕等，支持抖音账号等多种注册方式，大部分功能可以免费使用，但部分素材需要VIP。 2. 快剪辑：360推出的专业级视频剪辑工具，内置丰富的模板素材库，并提供多样的AI工具，如智能识别文本、AI克隆原声等，支持网页在线编辑及电脑端、手机端使用。 3. Vidyo.ai：提供基于AI的视频编辑功能，支持多种注册方式，注册登录后提供免费试用，免费用户每月有使用额度限制。 4. Wondershare Filmora：在国外广受好评的视频编辑软件，提供基础视频剪辑功能和AI智能抠图、音频降噪等AI工具，需要下载客户端使用。 5. Capsule：专为企业打造的专业级AI视频剪辑器，适合制作品牌宣传视频，提供AI视频剪辑、AI标题、AI绘图等功能。 6. 快手云剪：快手推出的在线视频创作平台，提供智能配音、语音转字幕等功能。 7. LAVE：Meta发布的AI自动视频剪辑工具，通过自然语言交互简化视频编辑流程。 8. Clipchamp：微软旗下免费视频编辑软件，提供全面的视频编辑功能。 9. Topaz Video AI：AI视频增强软件，可将视频分辨率提升到4K/8K甚至16K，提供视频升级、增强、稳定和平滑功能。 10. Moovly：AI驱动的在线视频编辑和制作工具，专为商业和教育用途设计，以其易用性和强大的AI功能而著称。 11. Tonic：创新的AI视频编辑应用，专为iPhone设计，提供新颖的方式来使视频和过渡效果脱颖而出。 这些工具不仅提供了基础的视频剪辑功能，还通过AI技术增强了视频编辑的便捷性和专业性，非常适合初学者尝试和学习。

以下是用 AI 制作优美歌曲的相关工具软件及使用教程： 工具软件： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，它通过先进的深度学习技术，能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ 使用教程： 1. 导出时间轴歌词：使用剪映（剪辑软件），其导出时间轴歌词的功能位置如下图所示。 2. 音乐分轨：可以使用腾讯 QQ 音乐旗下的 TME Studio，支持一键分轨，再将分轨好的音频文件进行全部导出。TME Studio 网站链接：https://y.qq.com/tme_studio/ 3. 音频编辑：对于分轨好的视频，可以导入 Adobe Audition 进行编辑。有编曲经验的同学可以自由发挥，没有编曲经验的小白可以打开电脑的录屏工具，录制歌曲的工程文件，上传提供创作证明。 4. 准备音频素材： 使用干声转换时，在软件中分别导入人声干声和伴奏，放在两个轨道上。干声用于转成 MIDI 做 AI 演唱。 男歌女唱或者女歌男唱时，在导入前先进行变调。常用的工具包括 TME Studio（腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱，其中最常用的是音频分离，可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。地址：https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor）和 Vocalremover（包含音频分离、变调、BPM 查询等功能，使用较多的是变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段，就将音频调整到所需调，并获取到 BPM。地址：https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder） 关于申请网易云音乐人和上传音乐，只提供了认证成功的方法和过程，不能确保所有人都能成功，这是一个概率性的问题。此外，根据 AI 创作目前的特殊性，会在平台上声明此音乐为 AI 创作，并且也绝对支持尊重所有原创作品，也希望平台能尽快开辟一个 AI 创作的专区，可以提供一个容纳并保护所有群体的不同板块。

以下是关于 Runway 的教程信息： 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 简单介绍：支持文生视频、图生视频、视频生视频。文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷（https://academy.runwayml.com/gen2/gen2motionbrushinterface），支持 16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、21:9 尺寸，可设置种子值。图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同。生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频。 Runway 网页：https://runwayml.com/ 5 分钟，手把手入门：

以下是关于 ComfyUI Flux 的教程： 安装及使用： 模型放置： t5xxl_fp16.safetensors：放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 clip_l.safetensors：放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors：放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors：放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 下载地址： 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，速度会快很多，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 工作流下载：上面提供的工作流复制即可，或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，将工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 ComfyUI 共学相关： 插画提效成果显著，原本需要 200 人美术团队一年多完成的 1 万多张动画插画，最终不到 10 人用半年完成。 课程从零基础开始，从认识 config、UI 及行业概念讲起，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍 config 牛角尖大王系列，包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分，阐述了它们的作用和玩法。 具备搭建复杂工作流能力，学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流。 解决 config UI 报错问题，报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划实战案例思路，目前想到了三个实战案例的思路。 关于 config UI 生态及相关技术的分享，郭佑萌介绍课程提纲，包括课程可能的扩充、回顾总结及重点讲解 Flux 模型，实际课程不严格按大纲走，会根据大家接受程度和安排进行共学。

以下为您提供两份快速入门 AI 的教程： 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》 在深入学习 AI 时，许多朋友因需要编程而感到困难，且各类教程默认会打命令行，导致入门不易。此教程旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在接下来的 20 分钟内，您将循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 《AI 线上绘画教程》 如果您在工作中需要大量图片，AI 生图是高效的解决办法。主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但还有像这样的免费在线 SD 工具网站。此教程就是解决不会使用这些工具的问题，从开始探索到写完前两篇教程仅 10 天，说明入门不难。

以下是关于 Cursor 的教程： 模型选择： 在 AI 输入框下方，有一个下拉列表，允许您选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用以下模型： cursorsmall：这是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您还可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 从 VS Code 迁移： Cursor 是 VS Code 的一个分支。这使我们能够专注于使用 AI 编写代码的最佳方式，同时提供熟悉的文本编辑体验。 您可以通过单击右上角的齿轮按钮、按 Ctrl/⌘ + Shift + J 或 Ctrl/␣ + Shift + P 并键入 Cursor Settings 来打开光标特定设置窗格。也可以使用 Ctrl/⌘ + Shift + P，然后键入 VS Code Settings 来打开 VS Code 特定设置。 产品特点与应用： Cursor 是一个集成了 claude3.5sonnet、GPT4 等多个模型的编辑器，国内可以直接使用，支持多种语言（如 python、java、C等），也支持在多平台安装。可用于聊天、辅助写代码、辅助写作等功能，能更好地为开发者服务。 它继承了 vscode 的强大功能和用户界面，几乎一模一样，还深度集成了 gpt 等大模型，无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。具有体量小、启动快、编程效率高的优点。 Anysphere 公司的客户群已拓展到像 OpenAI、Midjourney、Perplexity 等知名大企业。价格方面，Cursor 目前提供了 3 种订阅模式。

以下是一些系统的 AI 相关视频教程资源： 关于 stable diffusion 的教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion 「AI 绘画」革命性技术突破 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错 关于 ComfyUI 的教程： ComfyUI 官方文档：提供了 ComfyUI 的使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。可在找到相关信息。 优设网：提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 生成图像等内容。教程地址是。 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解 ComfyUI 的用户。可在找到相关教程。 Bilibili：提供了一系列的 ComfyUI 视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可在找到视频教程。 请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

将 Coze 平台上的 Bot 部署到微信小程序上可以参考以下步骤： 1. 通过 Coze 建立定时任务，执行工作流二，并添加如分析文章和搜索文章等能力，使其成为一个消息情报官的 Agent。 2. 发布到想要的平台，如微信小程序等。 3. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 Docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 在宝塔面板中操作，包括添加 Docker 中的“项目模板”等。 将编译好的内容复制进来，创建容器，选择容器编排，填入模板和名称。 查看运行情况，手动刷新日志，若看到“WeChat login success”，则成功将 Bot 接入微信。 4. 记下要对接的 Coze AI Bot 的 Bot ID，在其设计界面所在的链接中获取，然后将 Bot 发布到 Bot as API 上。