最强大的开源 LLM 模型 LLama3 来了！

模型介绍： https://llama.meta.com/llama3/ 体验地址： https://llama3.replicate.dev/

打个广告： 熬了大半年的夜写的小册终于上线了，对 AI 应用开发感兴趣的朋友可以看看～～ https://juejin.cn/book/7352849785881591823

小册目录：

1. 大语言模型 AI 未来号，启航了！
2. LangChain 安装与快速入门
3. 使用 LangChain 快速开发基于本地知识库的智能问答机器人
4. Prompt：学好提示工程，让 AI 更懂你
5. Prompt：如何使用 LangChain 构造 prompt ？
6. Output Parsers：如何指定输出的格式？
7. LCEL：满足你的一切建链需求
8. 函数调用：激活 LLM 的超能力
9. LangChain 与私域数据的结合（一）：文档加载
10. LangChain 与私域数据的结合（二）：文档切割
11. LangChain 与私域数据的结合（三）：数据嵌入与向量存储
12. LangChain 与私域数据的结合（四）：检索（上）
13. LangChain 与私域数据的结合（四）：检索（下）
14. LangChain 与私域数据的结合（五）：文档合并
15. 如何评估一个 RAG 系统
16. Memory：让你的 AI 助手记忆不止 7 秒（初稿）
17. Memory：记忆组件那么多，该怎么选？（初稿）
18. Agent：离未来更近一步，让 LLM 做每一步决策
19. Agent：深剖 LangChain 中 Agent 的实现原理
20. Agent：（进阶版） Multi-agent 是什么？我们该如何实现？
21. Callback：事件回调模块
22. 如何让你的 AI 做一个“合法公民”？
23. 开发一个公众号私域智能“助教”（上）
24. 开发一个公众号私域智能“助教”（下）