主要内容 作业 主讲老师
    1. 模型 I/O 封装

    1. LLM vs. ChatModel
    2. 模型的输入输出
    3. PromptTemplate
    4. OutputParser

    2. 数据连接封装

    1. 文档加载器：Document Loaders
    2. 文档处理器
    3. 文档向量化：Text Embeddings
    4. 向量的存储与索引：Vector stores
    5. 向量检索：Retrievers

    3. 记忆封装：Memory

    1. 对话上下文：ChatMessageHistory
    2. 自动历史摘要：ConversationSummaryMemory

    4. 链架构：Chain

    1. Sequential
    2. Transform
    3. Router
    4. 基于 Document 的 Chains

    5. 大模型时代的软件架构：Agent

    1. Action Agent
    2. Function Calling
    3. Plan-and-Execute Agent

    6. Callbacks
    7. LangChain.js

    1. 和 Python 版 LangChain 的对比
    2. 防坑指南
    3. 案例：chatall.ts

    		孙志岗