趋近智
Python 大型语言模型工作流：方法与优选实践
章节 1: Python LLM 工作流入门
什么是LLM工作流？
LLM 应用的常见组成部分
为什么选择Python进行LLM开发？
Python LLM 生态系统概览
课程结构与目标
第 1 章测验
章节 2: 配置用于大型语言模型 (LLM) 开发的 Python 环境
选择你的Python版本
虚拟环境 (venv, conda)
使用pip和requirements.txt管理依赖
核心库安装
安全配置 API 密钥
开发环境配置实践
第 2 章测验
章节 3: 使用 Python 与 LLM API 交互
认识LLM API
使用requests库发送API请求
处理API响应和错误
使用官方Python客户端库
认证方式
速率限制与成本管理要点
练习：调用LLM API
第 3 章测验
章节 4: 核心LLM工作流库：LangChain基础
LangChain 介绍
主要构成：模型、提示词、输出解析器
在 LangChain 中使用不同的 LLM 服务
创建和使用提示模板
解析大型语言模型输出结构
动手实践：构建一个简单的LangChain应用
第 4 章测验
章节 5: 高级 LangChain：链与代理
理解用于顺序操作的链
构建自定义链
代理介绍：LLM作为推理引擎
代理可用工具
建立一个基本智能体
调试链和代理
实践：实现多步链
第 5 章测验
章节 6: 大型语言模型数据处理：LlamaIndex基础
LlamaIndex 简介
加载数据 (文档、网页)
高效检索的数据索引
理解节点和索引
查询您的已索引数据
动手实践：文档索引与查询
第 6 章测验
章节 7: 构建检索增强生成 (RAG) 系统
检索增强生成原理
将 LlamaIndex/LangChain 整合用于 RAG
向量数据库和嵌入技术概述
搭建一个基础向量库
构建 RAG 流程
评估 RAG 性能指标
实践：构建一个简单的RAG应用
第 7 章测验
章节 8: Python 中的提示工程技术
有效提示的原则
少量样本提示技巧
为复杂任务构建提示词
使用 Python 进行动态指令生成
减少幻觉的方法
迭代式提示词优化
实践：开发和测试提示
第 8 章测验
章节 9: LLM 应用的测试与评估
LLM系统测试中的难题
单元测试组件
集成测试流程
评估策略：指标与人工反馈
使用框架进行评估
LLM 交互的日志记录与监控
实践：为LLM链设置基本测试
第 9 章测验
章节 10: 部署与运维优良实践
打包您的 Python LLM 应用程序
使用 Docker 进行容器化
选择部署策略
API 端点创建 (FastAPI, Flask)
监控已部署的应用程序
LLM项目的版本控制与CI/CD
运行考量与维护
第 10 章测验
章节 4: 核心LLM工作流库：LangChain基础
在了解了如何搭建环境并直接与LLM API进行交互后，我们现在介绍旨在简化更复杂LLM应用开发的库。本章将介绍LangChain，这是一个广泛使用的Python框架，用于编排LLM工作流程。
您将了解LangChain的用途和结构。我们将讲解其基本组成部分：
- 模型 (Models)： 与不同LLM提供商交互的接口。
- 提示词 (Prompts)： 用于构建和管理发送给LLM的输入内容。
- 输出解析器 (Output Parsers)： 从LLM响应中提取结构化信息的方法。
我们将演示如何集成各种LLM服务，创建可复用的提示词模板，并解析模型生成的输出。本章最后将有一个实践练习，您将把学到的知识点应用于构建一个基础的LangChain应用。
课程章节
4.1 LangChain 介绍
4.2 主要构成：模型、提示词、输出解析器
4.3 在 LangChain 中使用不同的 LLM 服务
4.4 创建和使用提示模板
4.5 解析大型语言模型输出结构
4.6 动手实践：构建一个简单的LangChain应用
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