基于 LangChain 生态快速构建私域数据助手
《LangChain实战》作者（近月会由博文视点出版），中国信息通信研究院“汽车云”工作组首批专家，目前专注的领域是无人驾驶运营运维平台的标准化和智能化研究。同时作为开源爱好者和布道师，长期关注和致力于云原生和前沿互联网技术的推广，现担任 KubeSphere 用户委员会上海站站长和 CNCF OpenFunction 项目管委会成员。
本次分享将深入探讨 LangChain 生态系统，这是一个全面的平台，旨在帮助开发者快速构建和部署私域数据驱动的生成式人工智能 (LLM) 应用程序。我们将在 LangChain 0.1.0 长期维护版本的基础上，重点介绍以下内容：
1. LangChain 生态系统概述：了解 LangChain 软件包、LangServe 工具包和 LangSmith 可观测平台如何协同工作，加速 LLM 应用开发。
2. 从原型到生产的快速构建：探索 LangChain 生态系统如何支持从概念验证到生产部署的无缝过渡。
3. 算法持续迭代和优化：展示 LangGraph 如何通过持续迭代和优化 RAG 和 Agent 算法，提高 LLM 应用程序的性能和准确性。
内容大纲
1. LangChain 生态系统概述
2. 从原型到生产的快速构建
2.1 使用 LangChain 软件包快速构建 LLM 应用原型
2.2 利用 LangServe 工具包轻松构建 LLM 应用服务
2.3 通过 LangSmith 可观测平台监控和优化应用程序性能
3. 算法持续迭代和优化
3.1 LangGraph 的作用：用于持续迭代和优化 RAG 和 Agent 算法
3.2 算法优化的具体方法和技术（算法）
4. 私域数据助手用例
5. LangChain 生态系统对 LLM 应用开发的价值总结
听众收益
1. 了解 LangChain 生态系统如何简化 LLM 应用开发和部署
2. 学习如何利用 LangChain 生态系统快速构建和部署私域数据助手
3. 掌握 LangGraph 如何持续迭代和优化 LLM 算法
4. 获得 LangChain 社区资源和支持信息，以加速其 LLM 应用开发之旅
