吴恩达力荐LangChain经典课程-《LangChain大型语言模型(LLM)应用开发》免费分享

快速上手!LLaMa-Factory最新微调实践,轻松实现专属大模型 近日,源2.0开源大模型与LLaMA-Factory框架完成全面适配,用户通过LLaMA-Factory,即可快捷、高效地对不同参数规模的源2.0基础模型进行全量微调及高效微调,轻松实现专属大模型。 阅读详情

介绍

LangChain是一个开源框架,旨在帮助人工智能开发者将大语言模型(如GPT-4)与外部计算和数据源结合起来。这个框架提供了Python和JavaScript包,使开发者能够轻松地将自己的数据与大语言模型连接起来,从而实现更复杂的人工智能应用。

本书免费获取地址:

LangChain的创始人是哈里森·蔡斯和安库什·戈拉,他们于2023年在美国加利福尼亚州创建了这家人工智能公司。哈里森·蔡斯担任首席执行官。该公司于2024年4月16日成功筹集了3500万美元,并入选了《2024福布斯AI 50榜单》,成为备受瞩目的人工智能公司之一。
LangChain的应用范围非常广泛,可以帮助用户从各种数据源中获取信息,并根据需求采取相应的行动,比如发送邮件等。它是目前最火的大语言模型应用框架之一,即使不直接使用,也可以作为其他项目的参考和借鉴。通过LangChain,开发者可以更好地利用大语言模型的能力,实现更加智能化和高效的人工智能应用。

内容截图

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向?备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料?别再浪费时间啦!2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕,从学习路线到面试真题,从工具教程到行业报告,一站式覆盖你的所有需求,现在全部免费分享!

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备:100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT,帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例?大模型电子书?这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI:

1. 100+本大模型方向电子书

在这里插入图片描述

2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:

  • 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
  • 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:

在这里插入图片描述

  • 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
  • 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看:大厂 AI 岗面试 “弹药库”,300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗?这份面试资料帮你提前 “押题”,拒绝临场慌!

1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析:

2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点

针对大模型专属考题,从概念到实践全面覆盖,帮你理清底层逻辑:

3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:


三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!

在这里插入图片描述

路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

img

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

img

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

img

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

img

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

img

L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

img
四、资料领取:全套内容免费抱走,学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型,还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势,这份资料都能满足你!
现在只需按照提示操作,就能免费领取:

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口?别犹豫,这份免费资料就是你的 “起跑线”!

保姆级教程:用RAGFlow从零搭建本地知识库,并实现精准检索(附Python代码) 本文提供了一份详细的RAGFlow实战指南,帮助用户从零搭建本地知识库并实现精准检索。通过Docker部署、PDF文档处理、高级配置技巧和检索API优化等步骤,结合Python代码示例,全面提升知识库的构建效率和检索精度。特别适合需要处理技术文档的开发者和团队。 阅读详情

相关推荐

LLaMA-Factory可视化界面微调chatglm2;LoRA训练微调模型 简单案例

lore模型训练 参考:https://github.com/huggingface/peft。

weixin_42357472的博客 7798

一文读懂RAGFlow:从 0 到 1教你搭建RAG知识库

RAGFlow是一种融合了数据检索与生成式模型的新型系统架构,其核心思想在于将大规模检索系统与先进的生成式模型(如Transformer、GPT系列)相结合,从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库,又能生成符合上下文语义的自然语言回复。该系统主要包含两个关键模块:数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息,而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。

python12345_的博客 8027

Zotero内存占用与存储优化:从根源解决卡顿与空间不足

文献管理软件在学术工作中扮演着重要角色,其核心原理是通过数据库管理元数据与附件文件,实现文献的快速检索与组织。然而,随着文献库规模增长,软件的资源管理机制可能面临挑战,尤其是内存占用与存储空间优化问题。从技术价值看,高效的附件管理策略不仅能提升软件响应速度,还能确保数据安全与可移植性。在实际应用场景中,研究者常遇到软件卡顿、存储目录膨胀等痛点,这通常与附件存储模式、缓存机制及数据库维护有关。本文聚焦于Zotero这一主流工具,针对其内存占用高、文件无法删除等常见问题,提供了外置存储、链接附件、数据库维护等系

weixin_34209060的博客 477

RAGFlow:基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

在对 RAGFlow 的探索中,我们可以清晰地看到其在RAG(Retrieval-Augmented Generation)领域中的重要地位和显著优势。RAGFlow作为一款下一代开源RAG引擎,不仅在问答对话方面表现出色,还具备高级内容生成的能力,例如长文生成等。这使得RAGFlow能够为用户提供更为全面和深入的服务,满足不同场景下的需求,尤其在企业级应用中发挥着重要作用。

FrenzyTechAI的博客 4万+

TSMC65nm工艺下Virtuoso仿真gm-id曲线的保姆级教程(含ADE设置详解)

本文提供了一份在TSMC 65nm工艺下使用Cadence Virtuoso绘制gm-id曲线的详细教程。内容涵盖从理解gm/id方法学、搭建仿真环境、深度解析ADE设置,到运行DC仿真、提取数据并生成对数坐标曲线的完整流程。教程重点解析了Virtuoso ADE中的关键设置与常见避坑点,旨在帮助模拟集成电路设计初学者快速掌握这一核心设计工具,为高性能电路设计奠定基础。

grpc6streamer的博客 1174

各种AI的调试日记——辅助工作篇

记录使用各种AI(语言大模型)的心得和总结

m0_73056986的博客 1393

吴恩达力荐,100%好评,经典课程-《LangChain大型语言模型(LLM)应用开发》免费分享

LangChain的应用范围非常广泛,可以帮助用户从各种数据源中获取信息,并根据需求采取相应的行动,比如发送邮件等。它是目前最火的大语言模型应用框架之一,即使不直接使用,也可以作为其他项目的参考和借鉴。通过LangChain,开发者可以更好地利用大语言模型的能力,实现更加智能化和高效的人工智能应用。哈里森·蔡斯担任首席执行官。这个框架提供了Python和JavaScript包,使开发者能够轻松地将自己的数据与大语言模型连接起来,从而实现更复杂的人工智能应用。

qq_46094651的博客 414

小目标检测难题终结:YOLOv11 + 注意力机制,精度直接拉满

如果你在实操中遇到精度提升不明显或速度下降过多的问题,不妨尝试调整注意力模块的类型(如替换为CA)或插入层级,或针对性优化小目标的数据集增强策略。记住,小目标检测的核心是“特征强化与空间定位”,只要结合业务场景灵活调整注意力模块的组合,你也能让YOLOv11在小目标识别任务中脱颖而出。接下来,我们从模块选型到代码落地,一步步带你打造“小目标检测专精版”YOLOv11,真正帮你解决工业场景中(如安防、质检)的小目标识别痛点。在城市安防场景中,改进后的YOLOv11对远处行人、车辆(小目标)的识别准确率提升。

m0_64661770的博客 199

吴恩达力荐,100%好评-《LangChain大型语言模型(LLM)应用开发》免费分享

LangChain的应用范围非常广泛,可以帮助用户从各种数据源中获取信息,并根据需求采取相应的行动,比如发送邮件等。它是目前最火的大语言模型应用框架之一,即使不直接使用,也可以作为其他项目的参考和借鉴。通过LangChain,开发者可以更好地利用大语言模型的能力,实现更加智能化和高效的人工智能应用。这个框架提供了Python和JavaScript包,使开发者能够轻松地将自己的数据与大语言模型连接起来,从而实现更复杂的人工智能应用。

2401_86435672的博客 873

用Virtuoso和Abstract完成gds2lef

需要用到的工具有virtuoso和abstract。 数模混合的项目通常需要模拟完成模块设计,把接去数字的pin打上label(text),数字的floorplan才能正式开始。 如果只需要简单的数字PR boundary和pin点位置,那么只使用virtuoso就够了,还想把模拟版图都转成lef就要用到abstract工具。 1.PR boundary+pin 1)在virtuoso中打开layout a) Gui操作: Create->P&R Objects->

m0_61544122的博客 8749

基于STM32的多功能旅行箱_329

随着智能硬件技术的不断发展,智能化产品逐渐渗透到日常生活的各个领域。旅行箱作为出行必需的工具,其传统功能已无法满足现代用户的需求,尤其是在安全性、便捷性和智能交互方面。为了解决这一问题,本设计基于STM32单片机开发了一款多功能智能旅行箱,集成了移动防盗报警、语音寻箱、GPS定位、称重检测、手势控制和蓝牙通信等多项功能。通过STM32F103RCT6主控芯片与HC-05蓝牙模块进行通信,结合海凌科V20语音识别模块、ATGM336H-5N GPS模块和HX711称重模块,提供了全方位的智能化体验。

484

世界级AI大佬吴恩达力荐,100%好评-《LangChain大型语言模型(LLM)应用开发》免费分享

LangChain是一个开源框架,旨在帮助人工智能开发者将大语言模型(如GPT-4)与外部计算和数据源结合起来。这个框架提供了Python和JavaScript包,使开发者能够轻松地将自己的数据与大语言模型连接起来,从而实现更复杂的人工智能应用。LangChain的创始人是哈里森·蔡斯和安库什·戈拉,他们于2023年在美国加利福尼亚州创建了这家人工智能公司。哈里森·蔡斯担任首席执行官。

2401_85379281的博客 855

YOLO模型从10MB瘦到2MB!剪枝+INT8量化双方案(精度损失<1%,附部署代码)

摘要:本文介绍了一种针对边缘设备的YOLO模型轻量化方案,通过"结构化剪枝+INT8量化"组合技术,将YOLOv8n模型从6.4MB压缩至2MB,体积减少68.75%,推理速度提升80%,同时保持精度损失小于1%。文章详细讲解了剪枝工具选择、通道剪枝实现、量化校准等关键步骤,并提供了完整的代码示例。特别强调了剪枝保留率、校准集使用、微调必要性等实践要点,帮助开发者在树莓派等资源受限设备上实现高效目标检测。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 757

吴恩达力荐的大模型技术神书,图解LLM核心技术,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

本文推荐一本很火的大模型技术书籍:《Hands-On Large Language Models Language Understanding and Generation》,该书得到了 AI 大牛吴恩达的推荐

2301_81940605的博客 908

ABAP Cloud:面向云时代的 ABAP 开发范式与实践指南

摘要: 本文系统讲解SAP ABAP Cloud开发模型,涵盖其架构、工具链、规范及实践。ABAP Cloud作为统一开发模型,支持在SAP BTP和S/4HANA上构建云就绪应用,遵循clean core原则,通过RAP(RESTful应用编程模型)实现低耦合扩展。文章详细解析其核心构成(RAP、稳定API、clean core约束)、工具链(ADT、软件物流)及两种典型扩展场景(on-stack与side-by-side),并附可运行RAP示例代码(如销售笔记应用)。重点强调通过规范开发确保系统可升级性

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 413

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

吴恩达力荐的大模型技术神书,图解LLM核心技术

书不仅配备了可直接运行的代码、清晰的技术发展时间轴,还附有核心论文索引,是理解大语言模型构建核心技术的宝贵指南。

瓦罗兰特顶级C位的博客 392

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

吴恩达力荐!面向小白开发者:动手学大模型应用开发教程

本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,旨在基于阿里云服务器,结合个人知识库助手项目,通过一个课程完成大模型开发的重点入门

AAI666666的博客 1231

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

手把手教你微调大模型,零基础也能学会的AI实战教程,收藏这篇就够了

同时课程详细介绍了。

jennycisp的博客 1505
上一篇: AI 应用开发必备:8款主流向量数据库盘点与实践建议
下一篇: 从框架到智能体,一文看懂LangChain五兄弟的秘密
AI_小站
博客等级 码龄3年 6255粉丝 1154原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值