Name: 使用 LangChainGo 构建 AI 应用程序
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使用 LangChainGo 构建 AI 应用程序

本课程专为希望进入生成式AI领域但无需更换技术栈的Go开发者设计。你将学习使用Go原生工具构建实际的AI应用，包括强大的LangChainGo框架，并集成PostgreSQL（pgvector）、Pinecone和Redis等主流向量数据库。课程从生成式AI的基础知识、提示词工程以及OpenAI、Cohere和Hugging Face等提供基础模型的平台讲起。随后深入讲解嵌入（embeddings）与向量搜索技术，并使用Go实现检索增强生成（RAG）流程。你还将构建完整的聊天应用，能够搜索并总结文档内容，全部由Go语言驱动。无论你是后端工程师还是系统开发人员，本课程都将帮助你在Go应用中集成可扩展、高性能的AI功能。

10 Lessons

WHAT YOU'LL LEARN

了解生成式人工智能和大语言模型的基础知识

编写提示词并与大语言模型（LLM）交互的能力

使用 LangChainGo 框架进行链式操作、嵌入和检索器的实践操作经验

了解如何将 Go 与向量数据库（PostgreSQL、pgvector、Pinecone、Redis）集成。

了解 Go 语言中的 RAG（检索增强生成）工作流程

了解生成式人工智能和大语言模型的基础知识

Content

10 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

简介

1
关于本课程
2
生成式人工智能与大语言模型简介
3
提示工程入门
4
测验：简介

开始使用基础模型

1
OpenAI
2
Cohere
3
Hugging Face
4
Gemini AI
5
Stability AI
6
测验：开始使用基础模型

向量数据库

1
向量数据库与嵌入简介
2
向量搜索简介
3
测验：向量数据库

将PostgreSQL用作向量数据库

1
PostgreSQL中pgvector扩展简介
2
动手实践：电影推荐服务
3
测验：PostgreSQL 作为向量数据库

Pinecone 向量数据库

1
Pinecone 简介
2
动手实践：电影推荐服务
3
测验：Pinecone 向量数据库

将 Redis 用作向量数据库

1
Redis 中的向量搜索简介
2
动手实践：电影推荐服务
3
测验：Redis 作为向量数据库

LangChain 框架组件

1
LangChain 简介
2
langchaingo 中的 LLM 与嵌入模型组件
3
文档加载器
4
链式组件
5
测验：LangChain 框架组件

将向量存储与 LangChain 结合使用

1
向量存储与检索器组件
2
使用 PostgreSQL 作为向量存储与 LangChain 集成
3
使用 Pinecone 作为 LangChain 的向量存储
4
测验：在 LangChain 中使用向量存储

使用 LangChain 构建

1
构建聊天应用
2
理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）
3
使用RAG构建一个与文档对话的应用程序
4
构建一个用于 Minio 对象存储的文档加载器
5
测验：使用 LangChain 构建

总结

1
结论

Certificate of Completion

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使用 LangChainGo 构建 AI 应用程序

WHAT YOU'LL LEARN

TAKEAWAY SKILLS

Content

1. 简介探索生成式AI、提示工程以及使用LangChain的实际应用。

关于本课程

生成式人工智能与大语言模型简介

提示工程入门

测验：简介

2. 开始使用基础模型探索领先的AI平台及其在开发高级应用方面的功能。

OpenAI

Cohere

Hugging Face

Gemini AI

Stability AI

测验：开始使用基础模型

3. 向量数据库探索向量数据库与嵌入技术，以提升人工智能应用的开发效果。

向量数据库与嵌入简介

向量搜索简介

测验：向量数据库

4. 将PostgreSQL用作向量数据库探索高效的向量存储，并构建个性化的电影推荐服务。

PostgreSQL中pgvector扩展简介

动手实践：电影推荐服务

测验：PostgreSQL 作为向量数据库

5. Pinecone 向量数据库探索 Pinecone 在构建高效 AI 驱动的推荐系统方面的功能。

Pinecone 简介

动手实践：电影推荐服务

测验：Pinecone 向量数据库

6. 将 Redis 用作向量数据库探索 Redis 中的向量搜索，并构建一个电影推荐服务。

Redis 中的向量搜索简介

动手实践：电影推荐服务

测验：Redis 作为向量数据库

7. LangChain 框架组件探索 LangChainGo 框架，高效开发基于大语言模型（LLMs）的 AI 应用。

LangChain 简介

langchaingo 中的 LLM 与嵌入模型组件

文档加载器

链式组件

测验：LangChain 框架组件

8. 将向量存储与 LangChain 结合使用探索将向量数据库与 LangChain 集成，以增强 AI 应用的能力。

向量存储与检索器组件

使用 PostgreSQL 作为向量存储与 LangChain 集成

使用 Pinecone 作为 LangChain 的向量存储

测验：在 LangChain 中使用向量存储

9. 使用 LangChain 构建使用RAG开发聊天应用，以提升准确性和用户交互体验。

构建聊天应用

理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）

使用RAG构建一个与文档对话的应用程序

构建一个用于 Minio 对象存储的文档加载器

测验：使用 LangChain 构建

10. 总结满怀信心地结束吧——你已经完成了 LangChainGo 的学习之旅。

结论

Certificate of Completion

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