Python 大型语言模型工作流：方法与优选实践

• 环境配置

  配置适合LLM工作流开发的Python开发环境。

• API整合

  使用Python与各种LLM服务提供商的API进行有效交互。

• 工作流编排

  应用LangChain构建和管理复杂的LLM链与代理。

• 数据处理

  使用LlamaIndex实现LLM应用中的高效数据加载、索引与查询。

• RAG实现

  构建检索增强生成系统，使LLM响应基于特定数据。

• 提示词工程

  直接在Python代码中应用有效的提示词工程技巧。

• 测试与评估

  实施针对LLM系统的测试与评估方案。

• 部署

  理解Python LLM应用打包、部署和监控的优选实践。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。