Build LLM Applications with Python, Ollama, LangChain, and Gradio: A Hands-On Guide
暫譯: 使用 Python、Ollama、LangChain 和 Gradio 建立 LLM 應用程式：實作指南
Guha, Prabir
相關主題
商品描述
Build LLM Applications with Python, Ollama, LangChain, and Gradio: A Hands-On Guide
By Prabir Guha
Unlock the power of Large Language Models (LLMs) through practical, real-world application!
This hands-on guide demystifies how LLMs work, how to run them locally with Ollama, and how to build cutting-edge applications with Python, LangChain, and Gradio - no cloud dependency required.
Starting with the evolution of Natural Language Processing (NLP) from early rule-based systems to today's transformer-based LLMs like GPT and BERT, the book provides a solid technical foundation. You'll learn how to install and configure the Ollama framework to run models like LLaMA 3.1 on your own workstation, ensuring privacy, low latency, and no API costs.
Through step-by-step examples, you'll build your first Python LLM applications, master prompting techniques, and explore LangChain - a powerful framework for chaining prompts, tools, and memory. Practical use cases include text summarization, generation, QA systems, and structured data extraction. The book also introduces Agentic Technology, allowing your LLM applications to reason dynamically and use external tools autonomously.
You'll build user-friendly chat interfaces with Gradio, mimicking popular conversational AIs like ChatGPT, and dive into Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems that enrich LLMs with domain-specific knowledge, such as querying documents like a Medicare Guide.
Finally, the book discusses the major challenges facing LLMs - bias, hallucination, environmental impact - and explores future trends such as multimodal AI, model optimization, and autonomous AI agents.
Whether you're a developer, researcher, or enthusiast, this guide equips you with the skills and tools to build intelligent, efficient, and domain-adaptive LLM applications - all locally and hands-on.
Key Topics Covered:
How LLMs work (Transformer models, Encoders, Decoders)
Setting up the Ollama framework for local LLM execution
Building LLM applications with Python
Crafting effective prompts for optimal model behavior
Developing advanced LLM apps with LangChain
Integrating agents for autonomous reasoning
Creating conversational UIs using Gradio
Implementing Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems
Future challenges and trends in LLM evolution
If you want to build and deploy your own LLM-powered systems - without relying on expensive cloud services - this book is your practical, hands-on guide.
商品描述(中文翻譯)
**使用 Python、Ollama、LangChain 和 Gradio 建立 LLM 應用程式：實作指南**
**作者：Prabir Guha**
透過實際的應用程式解鎖大型語言模型（LLMs）的力量！
這本實作指南揭開了 LLM 的運作原理，如何使用 Ollama 在本地運行它們，以及如何使用 Python、LangChain 和 Gradio 建立尖端應用程式 - 無需依賴雲端服務。
本書從自然語言處理（NLP）的演變開始，介紹了從早期的基於規則系統到今天的基於變壓器的 LLM，如 GPT 和 BERT，提供了堅實的技術基礎。您將學習如何安裝和配置 Ollama 框架，以便在自己的工作站上運行像 LLaMA 3.1 的模型，確保隱私、低延遲，並且無需 API 成本。
透過逐步的範例，您將建立您的第一個 Python LLM 應用程式，掌握提示技術，並探索 LangChain - 一個強大的框架，用於鏈接提示、工具和記憶。實際的使用案例包括文本摘要、生成、問答系統和結構化數據提取。本書還介紹了 Agentic Technology，使您的 LLM 應用程式能夠動態推理並自主使用外部工具。
您將使用 Gradio 建立用戶友好的聊天介面，模仿流行的對話式 AI，如 ChatGPT，並深入了解增強檢索生成（RAG）系統，這些系統通過特定領域的知識來豐富 LLM，例如查詢像 Medicare Guide 的文件。
最後，本書討論了 LLM 面臨的主要挑戰 - 偏見、幻覺、環境影響 - 並探索未來的趨勢，如多模態 AI、模型優化和自主 AI 代理。
無論您是開發者、研究人員還是愛好者，這本指南都將為您提供建立智能、高效和領域自適應 LLM 應用程式所需的技能和工具 - 所有操作均在本地進行，並且是實作的。
**涵蓋的主要主題：**
- LLM 的運作原理（變壓器模型、編碼器、解碼器）
- 設置 Ollama 框架以進行本地 LLM 執行
- 使用 Python 建立 LLM 應用程式
- 為最佳模型行為設計有效的提示
- 使用 LangChain 開發高級 LLM 應用程式
- 整合代理以實現自主推理
- 使用 Gradio 創建對話式用戶介面
- 實施增強檢索生成（RAG）系統
- LLM 演變中的未來挑戰和趨勢
如果您想要 **建立和部署自己的 LLM 驅動系統** - 而不依賴昂貴的雲端服務 - 這本書是您的實用、實作指南。
