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第一章 简介
本课程由哈里森·蔡斯 (Harrison Chase，LangChain作者）与Deeplearning.ai合作开发，课程将介绍如何使用LangChain和自有数据进行对话。
一、背景
大语言模型(Large Language Model, LLM), 比如ChatGPT, 可以回答许多不同的问题。但是大语言模型的知识来源于其训练数据集，并没有用户的信息（比如用户的个人数据，公司的自自有数据），也没有最新发生时事的信息（在大模型数据训练后发表的文章或者新闻）。因此大模型能给出的答案比较受限。
如果能够让大模型结合已有信息和自有数据中的信息来进行对话，回答我们的问题，那我们便能够得到更好的答案。
二、 课程基本内容
在本课程中，我们学习如何使用LangChain和自有数据进行对话。
LangChain是用于构建大模型应用程序的开源框架，有Python和JavaScript两个不同版本的包。LangChain基于模块化组合，有许多单独的组件，可以一起使用或单独使用。LangChain的组件包括：
- 提示(Prompts): 使模型执行操作的方式
- 模型(Models)：大语言模型、对话模型，文本表示模型。目前包含多个模型的集成。
- 索引(Indexes): 获取数据的方式，可以与模型结合使用
- 链式(Chains): 端到端功能实现
- 代理(Agents): 使用模型作为推理引擎
此外LangChain还拥有很多应用案例，帮助我们了解如何将这些模块化组件以链式方式组合，以形成更多端到端的应用程序 。
如果你想要了解关于LangChain的基础知识，可以学习使用 LangChain 开发基于 LLM 的应用程序课程（LangChain for LLM Application Development）。
三、致谢课程重要贡献者
最后特别感谢对本课程内容贡献者
- Ankush Gola（LandChain）
- Lance Martin（LandChain）
- Geoff Ladwig(DeepLearning.AI)
- Diala Ezzedine(DeepLearning.AI)