从前端到 AI：LangChain.js 入门和实战_online
1-开篇：大模型时代，如何跟上节奏？.md2-Deno 和 Jupyter Notebook：如何优雅地学习 LLM？.md
3-如何方便地获取 OpenAI 服务？.md
4- Langchain.js 的介绍、安装和快速入门.md
5-检索增强生成（RAG）原理和流程.md
6-Prompt：构建可复用的 Prompt Template.md
7-OutputParser：构建格式化输出.md
8-Embedding：多数据源加载.md
9-Embedding：大规模数据的预处理.md
10-Retriever：构建向量数据库.md
11-Retriever：retriever 常见优化方式.md
12-RAG：基于私域数据进行回答.md
13-Memory：让 Chatbot 拥有记忆能力.md
14-Memory：深入 Memory 运行机制.md
15-Memory：实现自定义 Memory 存储.md
16-RAG：增强 RAG 能力并部署成 API.md
17-Function Calling：使用 LLM 去调用外界 API.md
18-Function Calling：使用 LLM 进行数据标注和信息提取.md
19-Agent：agent 基础.md
20-Agent：迈出 AGI 第一步，基础 Agent 实现和解析.md
21-Agent：深入定制 Agent.md
22-新交互范式：用 LLM_UI 实现 MBTI chat bot.md
23-探索模型优势：使用 LLM 来 “算命” 的 chatbot.md
24-结语：另一个起点.md
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