加入書籤：
|
|
| 商品編號： | DUE3989 |
|
| 商品名稱： | Udemy線上課程 LangChain 實作加速器（LangChain 實戰速成加速器）：打造大型語言模型 LLM 驅動的應用程式 講師:Eden Marco 影音教學 中文發音 繁體中文(DVD版) |
|
| 商品分類： | Udemy線上課程綜合教學 |
|
| 語系版本： | 中文發音 繁體中文版 | |
| 官方網站： | https://xyz88.app | |
| 運行平台： | 官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用 | |
| 更新日期： | 2025-06-01 |
|
| 光碟片數： | 1片DVD光碟 |
|
| 銷售價格： | $200元 |
|
|
|
Udemy線上課程 LangChain 實作加速器（LangChain 實戰速成加速器）：打造大型語言模型 LLM 驅動的應用程式 講師:Eden Marco 影音教學 中文發音 繁體中文(DVD版)
課程已重新錄製並支援 LangChain 版本 0.3.0，並經由 Steve Lai 全新中文配音（後續進行包含繁體與簡體中文字幕校正）。
讓用中文母語的人能夠更容易並更快速的學習。
課程已重新錄製並支持 LangChain 版本 0.3.0，並經由 Steve Lai 全新中文配音（後續進行包含繁體與簡體中文字幕校正）。
讓以中文為母語的人能夠更加輕鬆、快速地學習。
COURSE WAS RE-RECORDED and supports- LangChain Version 0.3.0, and with brand new Mandarin Chinese voiceover by Steve Lai (followed by traditional and simplified Chinese subtitle proofreading). This allows native Chinese speakers to learn more easily and quickly.
---
歡迎來到第一門 LangChain Udemy 課程 - 釋放 LLM 的力量！
這是一堂全方位課程，目的是要教你如何快速運用 LangChain 函式庫來開發 LLM 應用。
本課程將提供你開發跨領域 LLM 解決方案所需的技能與知識。
歡迎來到第一門 LangChain Udemy 課程 - 釋放 LLM 的力量！
這是一門全方位課程，旨在教你如何快速運用 LangChain 函數庫來開發 LLM 應用。
本課程將為你提供開發跨領域 LLM 解決方案所需的技能與知識。
Welcome to first LangChain Udemy course - Unleashing the Power of LLM!
This comprehensive course is designed to teach you how to QUICKLY harness the power the LangChain library for LLM applications.
This course will equip you with the skills and knowledge necessary to develop cutting-edge LLM solutions for a diverse range of topics.
---
（2025/01）重要聲明：中文配音目前完成至第五章節（講座 39），共約 4 小時 33 分鐘，包含第一個 LangChain 應用程式，以及 ReAct prompt 深入探討、RAG 等內容。
後續章節中文配音將陸續完成，我們也會隨時通知各位最新狀況。
（2025/01）重要聲明：中文配音目前完成至第五章節（講座 39），共計約 4 小時 33 分鐘，包含第一個 LangChain 應用程序，以及 ReAct prompt 深入探討、RAG 等內容。
後續章節的中文配音將陸續完成，我們也會隨時通知各位最新進展。
(Jan 2024) Important Announcement: The Chinese voiceover is currently completed up to Chapter 5 (Lecture 39), totaling approximately 4 hours and 33 minutes. This includes the first LangChain application, an in-depth exploration of ReAct prompts and RAG. The Chinese voiceover for subsequent chapters will be completed gradually, and we will keep everyone updated on the latest progress
---
請注意，這不是入門課程。
本課程假設你已具備軟體工程背景，且精通 Python。
我會使用 Pycharm IDE，但你可以選用任何 IDE，因為我們只會用到像是 debug 和 running scripts 這類的基本功能。
在本課程中，你將從零開始，一路建構可真實實際執行的 LLM 所驅動的應用程式。
課程內容將圍繞在這三個主要的應用程式：
破冰神器 Ice Breaker-基於 LangChain agent 所開發的應用程式，只要輸入一個名字，就能在 Google 上搜尋對方的 Linledin 和 twitter 檔案，抓取網路上的相關資訊，並產生客製化的對話開場白。
文件助手 Documentation Helper - 為 python package 文件建構一個 chatbot 聊天機器人。
(當然也可以用於任何你想要的資料)
精簡版 ChatGPT code 解讀器Prompt Engineering 理論篇章
請注意，這不是一門針對初學者的課程。
本課程假設你已具備軟體工程背景，並且精通 Python。
我會使用 Pycharm IDE，但你可以使用任意編輯器，因為我們只需要用到諸如 debug 和 running scripts 這些基本功能。
在本課程中，你將從零開始，一路構建可真實落地執行的 LLM 驅動應用程序。
課程內容將圍繞以下三個主要應用程序：
破冰神器 Ice Breaker
基於 LangChain agent 所開發的應用程序，只需輸入一箇名字，即可在 Google 上搜索對方的 Linkedin 和 twitter 資料，抓取網絡上的相關信息，並生成個性化的對話開場白。
文件助手 Documentation Helper
為 python package 文檔構建一箇聊天機器人。
（當然也可以用於任何你想要處理的數據）
精簡版 ChatGPT code 解讀器另外，還包含一部分 Prompt Engineering 的理論篇章。
Please note that this is not a course for beginners. This course assumes that you have a background in software engineering and are proficient in Python. I will be using Pycharm IDE but you can use any editor you'd like since we only use basic feature of the IDE like debugging and running scripts .
In this course, you will embark on a journey from scratch to building a real-world LLM powered application using LangChain.
We are going to do so by build 3 main applications:
Ice Breaker- LangChain agent that given a name, searches in google to find Linkedin and twitter profiles, scrape the internet for information about a name you provide and generate a couple of personalized ice breakers to kick off a conversation with the person.
Documentation Helper- Create chatbot over a python package documentation. (and over any other data you would like)
A slim version of ChatGPT Code-InterpreterPrompt Engineering Theory Section---
課程將涵蓋的主題包括：
課程將涵蓋的主題包括：
The topics covered in this course include:LangChainLLM + GenAI historyLLMs: Few shots prompting, Chain of Thought, ReAct promptingChat ModelsOpen Source ModelsPrompts, PromptTemplates, langchainubOutput Parsers, Pydantic Output ParsersChains: create_retrieval_chain, create_stuff_documents_chainAgents, Custom Agents, Python Agents, CSVAgents, Agent RoutersOpenAI Functions, Tool CallingTools, ToolkitsMemoryVectorstores (Pinecone, FAISS)RAG (Retrieval Augmentation Generation)DocumentLoaders, TextSplittersStreamlit (for UI)LCEL, LangChain Expression LanguageLangSmithIntro to LangGraphFireCrawlGIST of Cursor IDECursor ComposterCurser Chat---
在課程中，你將透過實作練習和真實專案，鞏固所學概念和技術。
學完課程後，你將能熟練運用 LangChain 開發強大、高效能且多元的 LLM 應用。
這不只是一堂課，更是一個社群。
除了終身課程存取權，你還將獲得：與講師一對一的故障排除 troubleshooting 支援
Github links，提供額外的 AI 資源、常見問題和疑難排解指南課程持續更新與改進，無額外費用
在課程中，你將通過實戰練習和真實項目，鞏固所學概念和技術。
學完課程後，你將能夠熟練運用 LangChain 來開發強大、高性能且多元的 LLM 應用。
這不僅是一門課程，更是一箇社區。
除了課程的終身訪問權，你還將獲得：與講師的一對一故障排除（troubleshooting）支持Github links，提供額外的 AI 資源、常見問題解答和故障排除指南課程不斷更新與改進，無需支付額外費用
This is not just a course, it's also a community. Along with lifetime access to the course, you'll get:Dedicated 1 on 1 troubleshooting support with me
Github links with additional AI resources, FAQ, troubleshooting guidesAccess to an exclusive Discord community to connect with other learnersNo extra cost for continuous updates and improvements to the course---
免責聲明
再次強調，這不是入門課程。
本課程假設你已有軟體工程背景，且精通 Python。
我會使用 Pycharm IDE，但你可以選用任何編輯器，因為我們只會用到像是像是 debug 和 running scripts 這類的基本功能。
課程的第一個專案（破冰神器 Ice-Breaker）需要使用第三方 API，包括 ProxyCURL、SerpAPI、Twitter API，這些通常都是付費服務。
但所有這些第三方平台都有免費額度，我們將用於開發和測試的儲存。
免責聲明
再次強調，這不是一門針對初學者的課程。
本課程假設你已有軟體工程背景，並且精通 Python。
我會使用 Pycharm IDE，但你可以選擇任何編輯器，因為我們只需要用到類似 debug 和 running scripts 這樣一些基本功能。
課程的第一個項目（破冰神器 Ice-Breaker）需要使用第三方 API，包括 ProxyCURL、SerpAPI、Twitter API，這些通常都是付費服務。
但這些第三方平台都有免費額度，我們將在開發和測試中使用它們的免費配額。
DISCLAIMERS
Please note that this is not a course for beginners. This course assumes that you have a background in software engineering and are proficient in Python.
I will be using Pycharm IDE but you can use any editor you'd like since we only use basic feature of the IDE like debugging and running scripts.
The first project of the course (Ice-Breaker) requires usage of 3rd party APIs-
ProxyCURL, SerpAPI, Twitter API which are generally paid services.
All of those 3rd parties have a free tier we will use to create stub responses development and testing.
01 - 課程介紹
001 Course-Repository.url
001 課程簡介.mp4
002 重新全中文配音.mp4
003 課程架構 + 如何在 Udemy 獲得最佳學習效果 [請勿略過].mp4
004 何謂 LangChain.mp4
005 Course-Discord-Server-Link2.url
005 課程社群.mp4
006 Course Resources.html
external-links.txt
02 - The GIST of LangChain- 從 Hello World chain 開始
001 什麼是 LangChain 6 分鐘快速解說.mp4
002 Course-Discord-Server.url
002 Course-IceBreaker-Github-Repository.url
002 handling-environment-variables-in-python-in-case-you-arent-familiar-with-it-.url
002 LangChain-Python-Documentation.url
002 pipenv-crash-course-In-case-you-are-not-familiar-with-pipenv-.url
002 專案設定 (Pycharm) 推薦方式.mp4
003 handling-environment-variables-with-python-in-case-you-are-not-familiar-with-it-.url
003 LangChain-Python-Documentation.url
003 pipenv-crash-course-In-case-you-are-not-familiar-with-pipenv-.url
003 專案設定 (vscode) - optional.mp4
004 環境變數（Environment Variables） and .env 檔案.mp4
005 Course-Discord-Server.url
005 ice-breaker.py
005 LangChain-Python-Documentation.url
005 LangChain-Quickstart.url
005 你的第一個 LangChain 應用程式 - Chaining 一個簡單的 prompt.mp4
006 LangChain-Ollama-Official-Documentation.url
006 Llama3-Official-Website.url
006 Mistral-AI-Official-Website.url
006 Ollama-Official-Website.url
006 在 LangChine 中使用 Open Source Models（開源模型）（Ollama, Llama3, Mistral）.mp4
007 課程中的 LangChain 版本 (V0.3.3) - (No breaking changes in 0.3.3).mp4
008 Quick Check In（請快速確認一下）.mp4
external-links.txt
03 - Ice Breaker 真實可執行的 Generative AI Agent 應用程式
001 Ice Breaker- 我們會打造什麼應用程式呢.mp4
002 Course-Discord-Server.url
002 Course-Repository.url
002 Eden-Marco-RAW-Linkedin-JSON-URL.url
002 整合 Linkedin Data 流程 - Part 1 - Scraping.mp4
003 Chain-Of-Thought-Research-paper.url
003 Course-Discord-Server.url
003 Course-Repository.url
003 LangChain-Agents-Documentation.url
003 ReAct-SYNERGIZING-REASONING-AND-ACTING-IN-LANGUAGE-MODELS-Paper.url
003 整合 Linkedin Data 流程 - Part 2 - Agents Theory.mp4
004 Course-Repository.url
004 LangChain-Agent-Types-Documentation.url
004 LangChain-AgentExecutor-Documentation.url
004 LangChain-Tools-Documentation.url
004 整合 Linkedin Data 流程 - Part 3 Tools, Agent Executor, create_react_agent.mp4
005 Course-Repository.url
005 LangChain-ReAct-Agent.url
005 Tavily-Search-API.url
005 整合 Linkedin Data 流程- Part 4 Custom Search Agent Implementation.mp4
006 整合 Linkedin Data 流程- Part 5 Custom Search Agent Testing.mp4
007 Eden-Marco-Tweets-Github-GIST.url
007 Github-Course-Repository.url
007 Python-Tweepy-Package.url
007 Tweet-Scraping-Source-Code-Implementation-Repository-.url
007 Twitter-Scraping-Troubleshooting-Video.url
007 Twitter-Troubleshooting-Discord-Thread.url
007 [Optional] 整合 Twitter Data 流程 - Part 1- Scraping.mp4
008 Github-Course-Repository.url
008 Tweepy-official-documentation.url
008 [Optional] 整合 Twitter Data 流程- Part 2- Agents.mp4
009 Github-Course-Repositoy.url
009 輸出解析器 Output Parsers- 為前端應用做好準備.mp4
010 Course-Discord-Server.url
010 Course-Repository.url
010 index.html
010 style.css
010 全端 App - Building our LLM powered by LangChain FullStack Application.mp4
011 使用 LangSmith 追蹤應用程式.mp4
012 [New] 真實的 Ice breaker Agents.mp4
external-links.txt
04 - 深入探討 ReAct Agents- Whats is the magic
001 我們建構了什麼 從零開始的 ReAct AgentExecutor.mp4
002 react-langchain-final-0.zip
002 環境設定 + ReAct Algorithm 概述.mp4
003 LangChain-custom-tools-official-documentation.url
003 react-langchain-1.zip
003 為我們的 ReAct agent 定義 Tools.mp4
004 ReAct prompt, LLM Reasoning Engine, Output Parsing and Tool Execution.mp4
004 react-langchain-2.zip
005 AgentAction, AgentFinish, ReAct Loop.mp4
005 react-langchain-3.zip
006 CallbackHandlers, ReAct Prompt and 最終完成 the ReAct Agent loop.mp4
006 react-langchain-final.zip
007 使用 LangSmith 的回顧.mp4
external-links.txt
05 - RAG 的精髓 - Embeddings, Vector Databases & Retrieval
001 Medium Analyzer- 專案基礎設定.mp4
001 Medium-Blog-Vector-Database-What-is-it-and-why-you-should-know-it-.url
001 rag-gist-1-setup.zip
002 DocumentLoaders.url
002 Medium Analyzer- Class 總覽 TextLoader,TextSplitter,OpenAIEmbeddings,Pinecone.mp4
002 PineconeVectorStore.url
002 rag-gist-2-imports.zip
002 TextEmbeddings.url
002 TextSplitters.url
003 Medium Analyzer- Ingestion 實作.mp4
003 rag-gist-3-ingestion-implementation.zip
004 Medium Analyzer- Retrieval 檢索實作 with chains.mp4
004 rag-gist-4-retrieval-implementation-chains.zip
005 Medium Analyzer- Retrieval 檢索實作 with LCEL.mp4
006 Chat With Your PDF- FAISS 本地的 Vectorstore.mp4
006 FAISS-Documentation.url
006 main.py
external-links.txt
06 - Building a documentation assistant (Embeddings, VectorDBs, Retrieval, Memory)
001 我們建構了什麼？.mp4
002 Documentation-Helper-Github-Repository.url
002 langchain-docs.zip
002 Pinecone-Official-Website.url
002 環境設定.mp4
003 download-docs.py
003 LangChain-API-Documentation-V0.1.url
003 OPTIONAL Manually Scraping the LangChain Documentation.mp4
003 troubleshooting.txt
004 -Github-Final-Code-for-this-video.url
004 Pinecone Vectorstore Ingestion.mp4
005 -Github-Final-Code.url
005 Retrieval + Augmentation + Generation = RAG.mp4
006 Building an AI LangChain Chat Assistant- RetrievalQA chain (prompt augmentation).mp4
006 core.py
006 Documentation-Helper-Github-Repository.url
007 Building an AI LangChain Chat Assistant- Frontend with Streamlit (UI).mp4
007 Streamlit-Chat-Component-Github-Repository.url
007 Streamlit-Documentation.url
007 Streamlit-Github-Repository.url
007 Streamlit-Session-State-Documentation.url
008 Building an AI LangChain Chat Assistant- Memory.mp4
external-links.txt
07 - Building a slim ChatGPT Code-Interpreter (Advanced Agents, OpenAI Functions)
001 What are we building (A slim Version of GPT Code-Interpreter).mp4
002 Goodbye-CVEs-Hello-langchain-experimental.url
002 Project Setup.mp4
002 qrcode-Python-Documentation.url
003 code-interpreter-1-python-agent.zip
003 LangChain-Python-Agent-Documentation.url
003 Python Agent.mp4
004 code-interpreter-2-csv-agent.zip
004 CSV Agent.mp4
004 episode-info.csv
004 LangChain-CSV-Agent-Documentation.url
005 code-interpreter-3-router-agent-start-here.zip
005 code-interpreter-3-router-agent.zip
005 LangChain-Router-Chain.url
005 OpenAI-Functions-Official-Documentation.url
005 Wrapping Everything Router Agent.mp4
006 Function Tool Calling in LangChain.mp4
007 OpenAI functions Vs ReAct.mp4
external-links.txt
08 - LangChain Theory
001 LangChain Token Limitation Handeling Strategies.mp4
002 LangChain Memory Deepdive.mp4
002 LangChain-ConversationBufferMemory-Doc.url
002 LangChain-ConversationBufferWindowMemory-Doc.url
002 LangChain-ConversationSummaryBufferMemory-Doc.url
002 LangChain-ConversationSummaryMemory-Doc.url
002 LangChain-ConversationTokenBufferMemory-Doc.url
002 LangChain-Entity-Summary-Documentation.url
002 LangChain-Github-Repository.url
002 LangChain-Memory-Latest.url
002 LangChain-VectorStore-Backed-Memory-Doc.url
external-links.txt
09 - Prompt Engineering Theory
001 The GIST of LLMs.mp4
002 Course-Discord-Server.url
002 What is a Prompt Composition of a formal prompt.mp4
003 N-Shot-Prompting-Tokyo-University-Research-Paper.url
003 Zero Shot Prompting.mp4
004 Few Shot Prompting.mp4
004 N-Shot-Prompting-Tokyo-University-Research-Paper.url
005 Chain of Thought Prompting.mp4
005 Chain-Of-Thought-Research-paper.url
006 REAC-T-SYNERGIZING-REASONING-AND-ACTING-IN-LANGUAGE-MODELS-Paper.url
006 ReAct.mp4
007 Prompt Engineering Quick Tips.mp4
external-links.txt
10 - Troubleshooting Section
001 Course-Discord-Server-URL.url
001 Have a technical issue WATCH THIS FIRST. I Promise this will help!.mp4
001 LangChain-Official-Discord-Server.url
002 edens-tweets.json
002 Ice-Breaker-Github-Repository.url
002 Tweepy-Client-Documentation.url
002 Tweet API- tweepy.errors.Forbidden 403 Forbidden.mp4
002 twitter-with-stubs.py
002 twitter.py
003 LangChain-Pinecone-Official-Documentation.url
003 Pinecone AttributeError init is no longer a top-level attribute of pinecone.mp4
004 LangChain Version In Course (V0.2.6).mp4
external-links.txt
11 - Wrapping Up
001 LLM Applications in Production.mp4
002 LLM Application Development landscape.mp4
003 Finished course Whats next!.mp4
12 - Introduction To LangGraph
001 LangGraph-Course-Coupon.url
001 What is LangGraph.mp4
002 LangGraph & Flow Engineering.mp4
002 New-LangGraph-Course-Coupon.url
external-links.txt
13 - Useful tools when developing LLM Applications
001 LangChain Hub - Downloads prompt from the community.mp4
002 Text-Splitter-Playground-URL.url
002 TextSplitting Playground.mp4
003 LangChain VS LlamaIndex.mp4
external-links.txt
|
|
您現在的位置：
專業知識教學