如何用LangChain整合OpenAI/LLM到應用程式

▲生成式AI實戰演練使用Python語言

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大語言模型的出現在企業界又引起了一陣新的旋風，然而LLM的模型通常是用大量的通用詞彙去訓練，因此對特定的語義(Context)並不會有太好的效果，想要有更好的效果除了fine-tune微調外還可以使用LangChain工具去作輔助，將資料準備給LLM，來促使LLM能夠回答更符合預期的結果。

LangChain 是一個開源框架，簡化基於大型語言模型（LLM）的應用程式的開發，讓開發者能夠更輕鬆地建立和架構LLM應用程式，特別是在構建對話系統和其他基於語言的AI解決方案。

▲適合對象

對LLM的使用有興趣的學員

除了使用ChatGPT，想要整合OpenAI/LLM到自己應用程式的學員

除了微調，想要客製化LLM結果的學員

▲您將學會：

理解自然語言處理的相關背景知識

離線在公司內部(不連線使用chatGPT)使用LLM模型進行提示、完成與推論

使用ChatGPT的API整合至自己的Python程式

使用Hugging Face的API作語義判定，文字推測與摘要生成

使用LangChain讀取文字檔或文字型式pdf至LLM引擎

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