当前位置：首页 > news >正文

Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain完全指南：从入门到构建AI应用

news 2026/3/27 0:47:10

Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain完全指南：从入门到构建AI应用

【免费下载链接】Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChainLangChain & Prompt Engineering tutorials on Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT with custom data. Jupyter notebooks on loading and indexing data, creating prompt templates, CSV agents, and using retrieval QA chains to query the custom data. Projects for using a private LLM (Llama 2) for chat with PDF files, tweets sentiment analysis.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain

Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain是一个专注于使用LangChain和提示工程技术构建基于大型语言模型（LLMs）的实际AI应用的开源项目。通过本指南，你将学习如何利用ChatGPT、GPT-4等模型结合自定义数据，快速开发从文档问答到智能聊天机器人的各类AI应用。

🌟 为什么选择这个项目？

对于AI开发新手和普通用户来说，这个项目提供了简单快速的入门路径，无需深厚的机器学习背景即可上手。项目包含20+个精心设计的Jupyter笔记本，覆盖从基础概念到高级应用的完整学习路径，让你能够循序渐进地掌握LangChain和提示工程的核心技能。

项目核心优势

实践导向：所有教程均以实际项目为驱动，如PDF聊天机器人、情感分析工具等
全面覆盖：从数据加载、模型选择到生产部署的完整AI应用开发流程
开源模型支持：包含Llama 2、Falcon、Mistral等热门开源LLM的使用教程
零门槛入门：代码示例简洁明了，注释详尽，适合各层次学习者

🚀 快速开始：15分钟搭建你的第一个LangChain应用

环境准备

首先克隆项目仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain cd Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain

项目提供了详细的环境配置说明，你可以通过00.quickstart-langchain.ipynb笔记本快速搭建开发环境。核心依赖包括：

Python 3.8+
LangChain 0.0.139+
OpenAI API（或开源LLM替代方案）
Chroma向量数据库

你的第一个LangChain程序

项目的快速入门笔记本展示了如何在几分钟内创建一个能回答文档问题的AI应用。核心步骤包括：

加载文档：使用WebBaseLoader从网页加载内容
创建向量索引：将文档转换为向量存储
构建问答链：结合提示模板和LLM创建智能问答系统

以下是简化版的核心代码示例：

# 加载文档 from langchain.document_loaders import WebBaseLoader loader = WebBaseLoader("https://example.com/article") documents = loader.load() # 创建向量索引 from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader]) # 提问并获取答案 query = "请用简单语言解释文章的核心观点" response = index.query(query) print(response)

通过这个简单流程，你已经构建了一个能够理解并回答特定文档内容的AI系统！

📚 核心功能模块详解

1. 数据加载与处理

项目的01.loaders-indexes-vectorstores.ipynb详细介绍了如何从各种来源加载数据，包括：

网页内容
PDF文档
CSV表格
本地文件

LangChain提供了统一的加载器接口，让你可以轻松处理不同格式的数据。加载后的数据会被分割成合适大小的片段，并转换为向量存储在数据库中，为后续的检索增强生成（RAG）奠定基础。

2. 模型选择与配置

在02.models.ipynb中，你将学习如何根据需求选择合适的语言模型，包括：

OpenAI的GPT系列模型
开源模型如Llama 2、Falcon、Mistral
本地部署的私有模型

项目特别强调了开源模型的使用，提供了如llama-2.ipynb、mistral-7b.ipynb等专门针对热门开源LLM的教程，让你可以在没有API限制的情况下构建AI应用。

3. 提示工程基础

提示工程是本项目的核心内容之一。通过精心设计的提示模板，你可以引导AI模型生成更准确、更有用的输出。项目中的00.quickstart-langchain.ipynb展示了如何创建提示模板：

from langchain.prompts import PromptTemplate template = """你是《办公室》中的Dwight K. Schrute。 {context} 用《办公室》中的类比和Dwight的说话方式回答问题。 问题: {question} 答案:""" prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["context", "question"])

这种个性化的提示模板可以让AI生成更具特色和实用性的回答。