LangChat发布了第二个版本 0.2.0，完善了知识库、Agent、多渠道应用能力，支持了更多新特性，完成了项目整体架构的变更。
开源地址：https://github.com/TyCoding/langchat
产品官网：http://langchat.cn
功能更新：
集成国内外数十家AI大模型、知识库检索、Agent、FunctionCall、WebSearch、高级RAG，
快速构建企业机器人
支持WebSDK、API多渠道接入
支持OSS多存储方案
支持动态配置模型，无感刷新模型配置
支持Embedding本地化方案
特性
多模态：支持集成国内外数十家AI大模型
动态配置：支持再页面上可视化动态配置大模型参数、Key等信息，无感刷新、无需每次重启服务
知识库：支持向量化知识库文档，定制化Prompt对话场景
高级RAG：支持Embedding模型，从知识库中精确搜索；集成Web Search等RAG插件
Function Call：支持定制化Tool工具类，实现本地函数调用，从第三方加载数据并提供给LLM
多渠道发布：计划封装Web SDK，将AI智能客服快速嵌入任意第三方Web应用中；计划支持微信、飞书、钉钉等消息通信渠道（待完善）
Workflows：计划开发可视化LLM流程设计器，高自定义机器人执行流程（待完善）
提供AIGC客户端应用，快速管理客户端数据
更多特性…
商业化支持
提供一些列商业化服务&技术支持
提供项目部署服务，远程部署到服务器
提供Docker一键部署脚本、提供前后端nginx配置脚本
提供项目架构讲解和AIGC产品设计&技术支持
提供项目二开合作，本项目不可商用，商用请联系我
更多支持…
以上，希望有需要的朋友都可以加我微信 LangchainChat 跟我沟通。
感兴趣友友们可以点个star哦，可以进群
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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