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No.52 从前端到 AI:Kaiyi 带着他的 langchain.js 小册来啦
01:27:44
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2024/5/7
Web Worker-前端程序员都爱听
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久违的闲聊,开翼这次带来什么新话题?
主播们对 LLM/RAG/Agent 等话题的了解和感受是什么?
科普 RAG 和 Agent 两种开发范式是什么?
langchain 是什么?前端程序员不会 Python 也能学习吗?
openAI 和 langchain 是什么关系?两者是如何结合的?
大模型时代,如何驾驭 AI 的能力和自己的 Idea 结合?
langchain 有没有竞品?他有哪些优势?
接入和集成 langchain 的难度有多大?容易造轮子吗?
langchain 的引擎,除了 openAI 还可以选择什么服务?
不同的智能大模型,微调过的小模型是否是未来的趋势?
做 LLM 产品的 toB 和 toC 的一些机会,会进一步爆发吗?
进一步理解 Fine-tuning 微调,他是未来吗?
进一步理解 prompt 提示词,和 Fine-tuning 的区别?
除了使用云端提供的服务,我们本机可以使用什么快速体验不同的大语言模型?
langchain 的发展会和 vue/react 这样发展,还是百花齐放的局面?
为什么推荐大家学习和尝试拥抱 LLM?目前可以做哪些事情来学习和掌握?
技术的演进,总有一些弯路必须要走,比如 token 的爆发,比如 Scaling Law?
我们提到了 RAG/Agent 小册中是怎么规划比重的?
few shot /zero shot 是什么,强大的威力在哪里?
掘金小册的内容:科普知识和落地实战,这本掘金小册有哪些优势?
欢迎通过播客来购买开翼的作品,返佣链接放到 shownotes 里了,你的购买会让开翼和 web worker 变得更好!
总结复盘。
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