01Langchain是什么
13:17
02Langchain的核心
08:33
03Langchain的底层原理
07:33
14:04
05采用Langtain调用LLM
16:07
06Langchain的提示模板
08:47
07部署你的langchain程序
12:55
08LangChain构建聊天机器人
17:58
09流式输出的处理
08:56
10构建文档和向量空间
19:09
11检索器和模型结合
10:40
12Tavily搜索工具
16:55
13Agent代理的使用
16:22
14构建RAG对话应用(一)
25:39
15构建RAG问答应用(二)
20:07
16构建RAG问答应用(三)
29:09
17Langchain读取数据库
16:56
18Langchain和数据库整合
24:36
19Agent整合数据库
17:38
20爬取Youtube字幕并构建向量数据库
22:19
21执行代码并保存向量数据库
05:07
22加载向量数据库并测试 (2)
10:24
23定义数据模型得到检索指令
13:32
24根据检索条件去执行
12:02
25提取和输出结构化数据
14:19
26提取多个对象
07:47
27生成一些文本数据
13:28
28生成结构化的数据(一)
16:00
29生成结构化的数据(二)
10:50
30实现文本分类(一)
19:41
31实现文本分类(二)
07:38
32文本自动摘要的三种方式
10:09
33文本自动摘要Stuff方式
17:43
34文本自动摘要MapReduce(一)
16:15
35文本自动摘要MapReduce(二)
20:41
36文本自动摘要Refine方式
11:08
