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在当今数据驱动和人工智能主导的时代，大模型和知识图谱的结合是一个重要的研究和应用方向。大模型实战课程通过48课时，分为六个主要章节，涵盖了从基本概念到高级应用的多方面内容。学员将通过本课程学习如何使用LangChain和OpenAI进行开发，掌握知识图谱问答机器人项目的实际操作。

第一章 开篇

本章为课程的开篇，主要介绍了LangChain与知识图谱问答机器人项目的概述及基础准备工作。

大模型实战 P1 LangChain与知识图谱问答机器人项目免费

大模型实战 P2 基础课和项目课的内容概述免费

大模型实战 P0 OpenAI账号说明和LangChain警告屏蔽免费

第二章 OpenAI基础

本章介绍OpenAI的基础知识，包括大语言模型的通识、对话接口的使用方法和多轮对话的实现，以及Text Embeddings和相似文本召回。

大模型实战 P3 大语言模型通识和课前准备免费

大模型实战 P4 OpenAI对话接口简单使用方法免费

大模型实战 P5 OpenAI对话接口代码优化免费

大模型实战 P6 OpenAI接口调用Token计算免费

大模型实战 P7 OpenAI接口实现多轮对话免费

大模型实战 P8 OpenAI接口实现Text Embeddings免费

大模型实战 P9 根据OpenAI句向量召回相似文本免费

第三章 LangChain基础

本章介绍LangChain的基础知识，包括Prompt、LLMChain、多参数、FewShotPrompt等多个模块的使用方法。

大模型实战 P10 LangChain简介与初体验免费

大模型实战 P11 LangChain之Prompt和LLMChain

大模型实战 P12 LangChain之多参数与LCEL

大模型实战 P13 LangChain之FewShotPrompt

大模型实战 P14 LangChain之SequentialChain

大模型实战 P15 LangChain之ConversationChain

大模型实战 P16 LangChain之Memory

大模型实战 P17 LangChain之LLMRequestsChain

第四章 LangChain进阶

本章深入探讨LangChain的高级功能，包括问答、文档召回、文档加载和分割、Agent和自定义Tool、多Agent协作等内容。

大模型实战 P18 LangChain之问答QAChain

大模型实战 P19 LangChain之FAISS文档召回

大模型实战 P20 LangChain之文档加载和分割

大模型实战 P21 LangChain之文档检索问答免费

大模型实战 P22 LangChain之向量保存和加载

大模型实战 P23 LangChain之Agent和自定义Tool

大模型实战 P24 LangChain之多Agent协作

大模型实战 P25 LangChain之给Agent加Memory

大模型实战 P26 LangChain之命名实体识别免费

大模型实战 P27 LangChain之输出提示词重写

第五章 项目准备

本章介绍了在不同操作系统上的Neo4j数据库安装，以及如何将CSV文件导入Neo4j数据库，并结合LangChain进行GraphCypherQAChain和Gradio对话界面的初步体验。

Neo4j实战 P7-1 Windows和Mac本地安装Neo4j数据库免费

Neo4j实战 P7-2 Windows和Mac本地安装Neo4j数据库免费

医疗问答 P7 CSV文件导入到Neo4j数据库

大模型实战 P28 LangChain之GraphCypherQAChain

大模型实战 P29 Gradio简介与初体验

大模型实战 P30 Gradio之ChatInterface对话界面免费

第六章 综合项目

本章通过一个综合项目，详细讲解如何使用LangChain和OpenAI进行实际应用，包括环境变量定义、文档向量化、命名实体抽取、Agent业务处理、Google搜索集成等。

大模型实战 P31 项目LangChain Agent架构简介免费

大模型实战 P32 定义环境变量和模型获取函数

大模型实战 P33 公司相关文档向量化和存储

大模型实战 P34 通用大模型回答日常交际问题

大模型实战 P35 Chroma召回数据回答公司相关问题

大模型实战 P36 从用户问题中抽取命名实体词槽

大模型实战 P37 CQL词槽填充和相关问题筛选

大模型实战 P38 查询Neo4j回答医疗相关问题

大模型实战 P39 Google搜索回答非在库问题

大模型实战 P40 用Agent串联业务处理函数

大模型实战 P41 用户消息的补全和归纳总结

大模型实战 P42 Gradio对话窗口修改和测试免费

大模型实战 P43 LangSmith监控大模型应用程序

大模型实战 P44 LangChain框架版本升级

大模型实战 P45 问答机器人项目面试考点总结

大模型实战 P46 共性问题修复和统一答疑免费

大模型实战 P47 一种解决Agent响应慢的方法

大模型实战 P48 快速接入百川和Claude大模型

大模型实战 P49 Word文档和百川Embedding模型接入

大模型实战 P50 对大文档进行分块Embedding向量化

总结

通过这门课程的系统学习，学员将全面掌握LangChain和OpenAI的大模型应用开发。从基础的项目介绍、用户认证，到复杂的文档管理、向量化处理，再到高级的Agent应用和实际业务处理，每一章节都通过具体的实例讲解，帮助学员在实践中理解和掌握相关技术技能，为日后实际项目的开发提供坚实的技术基础。