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最近，宁皓网为同学们准备了一套关于开发AI驱动应用的重要课程，基于大语言模型（LLM），让应用智能化，这应该是未来几年的必然趋势，几乎所有的应用都需要做智能化改造，所以成为一名 Prompt 工程师，将会拥有无限的发展机会。

课程主要介绍的是 LangChain 这个应用框架，内容覆盖了框架所有的关键概念。最近这个框架拿到了 6900 万的种子资金，种子轮能拿这么多钱，也足以能证明资本市场对大语言模型应用的信心。这个框架有两个版本，Python 与 Node.js，我们选择的是 Node.js 这个版本，可以很好地跟宁皓网现有的 Node.js 生态课程融合在一起。

大模型语言可以让应用以前所未有的方式工作，但是需要做大量的 Prompt 工程，也就是你需要用人类语言描述你要做的事情，比如可以在 Prompt 里写清楚需要的数据格式，提供少量的样本数据，有时候还需要使用之前的对话作为上下文。LangChain 这个框架提供了一些工具，可以让 Prompt 工程变得简单，也更容易维护。

以下是大语言模型的几个应用场景：

如果你是一位正在学习 React 的开发者，或者想要进一步了解 React 的函数式组件和钩子（Hooks）概念，那么这个课程是为你量身定制的。在这个课程中，我们将重点介绍 React 中一些最重要的钩子，以及如何在函数式组件中使用它们。

课程的第一部分将从最基础的钩子开始：useState。我们将学习如何在函数式组件中使用useState来管理状态。从简单的状态管理到懒初始状态和函数式更新状态，我们将详细讲解这些概念，并通过实例演示如何使用它们。

接下来，我们将深入研究另一个重要的钩子：useEffect。通过使用useEffect，我们可以在函数式组件中添加各种效应，例如订阅事件、发送网络请求或处理其他副作用。我们将学习如何正确地使用useEffect，以及如何处理清理和依赖项的变化。

在本课程的下一部分，我们将介绍自定义React Hook的概念。你将学习如何创建自己的钩子，以便在多个组件之间共享和复用逻辑。自定义Hook是提高代码可维护性和重用性的强大工具，我们将通过实例演示如何创建和使用它们。

React 是一个流行的 JavaScript 库，用于构建用户界面。在 React 中，表单元素是与用户交互最频繁的部分之一。本课程将介绍如何在 React 中处理表单元素。

首先，我们会学习如何防止表单元素的默认行为，例如提交表单时自动刷新页面的问题。通过使用 preventDefault() 方法，我们可以轻松地解决这个问题。

接下来，我们将介绍受控组件，这是一种将表单元素的状态交给 React 组件控制的方法。通过将表单元素的值绑定到组件的状态中，我们可以实现实时更新表单值和对用户输入进行验证的功能。

然后，我们会探讨多行文本框、复选框、多值复选框、单选按钮、选择列表和选择文件等表单元素的使用方法。您将了解如何将这些元素添加到您的表单中，并在提交表单时读取它们的值。

最后，我们将学习如何使用 ref 控制文本框的焦点状态。通过使用 ref，我们可以轻松地将焦点聚焦到文本框中，并使用户更加方便地输入信息。

通过完成本课程，您将能够使用 React 创建复杂的表单，并使用户输入数据变得更加简单和流畅。

这门课程介绍的是关于React组件的基础知识和技能。React组件是React开发中不可或缺的部分，通过学习这门课程，学生将掌握如何绑定React元素的样式属性、处理React元素的事件、按条件显示元素、导入样式表、使用编辑器代码片段快速创建组件、在组件中显示列表、使用children属性、实现内容插槽和导入组件时使用绝对位置等技术。

在课程的第一部分，学生将学习如何绑定React元素的样式属性，包括如何在组件中使用style属性来设置样式，并且通过实例讲解如何使用内联样式或外部样式表来美化组件。

在第二部分，学生将学习如何处理React元素的事件，包括如何在组件中定义事件处理程序、如何传递事件参数和如何防止默认行为等。

在第三部分，学生将学习如何在React组件中按条件显示元素，包括如何使用条件语句或三目运算符来实现根据条件动态显示或隐藏组件。

在第四部分，学生将学习如何导入样式表，包括如何在组件中引入外部样式表、如何使用CSS模块来管理样式和如何在组件中定义局部样式表。

在第五部分，学生将学习如何使用编辑器代码片段快速创建React组件，包括如何使用编辑器的代码片段来快速生成组件结构和常见的React组件模板。

本课程将介绍嵌入（Embeddings）的概念和使用方法。我们将使用 OpenAI 应用接口与客户端获取文本的嵌入（Node.js），并且给内容生成嵌入向量。接着，我们将使用这些嵌入向量实现语义智能搜索功能（Semantic Search）和聚类功能（Clustering）。

在本课程中，你将学习如何使用嵌入向量来将文本转换为数学空间中的向量表示，这种表示方式可以捕捉到单词、短语和句子之间的语义关系。我们将介绍如何使用 OpenAI 应用接口与客户端获取文本的嵌入，并使用 Node.js 进行代码实现。通过实践项目，你将了解如何从文本中生成嵌入向量，并使用它们实现语义智能搜索和聚类功能。

在本课程的语义智能搜索部分，你将学习如何使用嵌入向量实现基于语义的搜索功能。我们将演示如何使用嵌入向量计算文本之间的相似性，并且如何使用这种相似性来进行搜索。通过这个项目，你将学会如何使用嵌入向量实现更加智能的搜索功能。

在聚类部分，你将学习如何使用嵌入向量实现聚类功能。我们将演示如何使用聚类算法将文本数据分组成类似的子集。通过这个项目，你将学习如何使用嵌入向量实现更加智能的数据聚类。

有同学反馈宁皓网最近在 iOS 设备上无法播放视频，问题已经修正了，感谢反馈这个问题的同学们。这个问题跟 NGINX 服务器的 HTTP2 有关，如果你想禁用 NGINX 的 HTTP2，需要在所有 server 区块禁用，如果有一个 server 区块使用了 http2，在指定 IP 与端口提供服务的服务器都会使用 HTTP2。

这周我们学一下如何 Fine-tuning（微调）一个 GPT 模型，通过训练，你可以让模型适应新的任务，比如让它模仿你的语气，给指定内容分类等等。要注意的是，微调并不是单纯地让模型记住你给它的训练数据，而是让模型在预训练的基础上进一步学习和调整，以适应新的任务或数据集。微调的目的是提高模型在新任务或数据集上的泛化能力，而不是简单地记住训练数据。

介绍

本课程将介绍几个深度学习中的重要概念和实践，包括小样本学习、终止序列、我们还将介绍如何安装和使用 OpenAI 命令行工具，准备训练数据给你微调模型。

首先，我们将深入探讨小样本学习。在深度学习中，通常需要大量的数据来训练模型。然而，在某些情况下，我们只有很少的数据可用于训练。小样本学习是一种特殊的学习技术，它旨在解决这个问题。我们将探讨不同的小样本学习方法和如何实现它们。

其次，我们将介绍终止序列。在自然语言处理中，终止序列是指输入序列中表示结束的特殊标记。我们将探讨终止序列的作用以及如何在不同的应用场景中使用它们。

接下来，我们将深入了解微调模型。微调是一种常见的深度学习技术，它利用预训练的模型进行进一步的训练，以适应新的数据集或任务。我们将讨论微调模型的原理、实现和最佳实践。

ChatGPT（GPT），相信大家最近也听得很多了，它席卷互联网也是最近几个月的事情，这一波人工智能的浪潮不像往年，比如去年的 Web 3 或者元宇宙，这次是实实在在的，并且势不可挡，它一定会影响到每一个人。

我们作为开发者、工程师，可以利用这些先进的人工智能工具，对现有的应用、工作流程做智能化与自动化的改造，也有大量的机会去创造新的软件产品。

宁皓网最近会推出一些相关课程，可以辅助大家利用这些人工智能模型以及相关工具去创造属于自己的应用。ChatGPT 现在一般指的是一个可以对话聊天的人工智能网站，这个网站使用了 GPT 这个人工智能模型，这个模型是由一家叫 OpenAI 的初创公司训练出来的。我们的课程主要是面向开发者、工程师，目的是利用 GPT 模型创造或改造自己的应用。

现在订阅宁皓网，即可立即在线学习如何使用 GPT 模型创造自己的应用。立即订阅 →

这次初创训练营新发布了四组训练，Web 基础，Nuxt 实践，Nuxt 实战与 Strapi 实战（页底包含训练内容目录与试看视频下载），已报名的同学现在就可以登录 ninghao.co 学起来了。我把训练视频的标题交给 GPT，请它帮我写一段关于训练内容的介绍。

Nuxt.js 实践

这是一门关于Nuxt.js框架的课程。学生将从如何准备和创建Nuxt项目开始，学习自动导入功能、客户端渲染与服务端渲染、页面与路由、组件自定义网页标题、Nuxt应用的配置、页面布局、模块和编译预览Nuxt应用等知识。

随着课程的深入，学生将了解Nuxt框架基于文件系统的路由、定义带参数的路由、路由链接、路由中间件以及定义服务端应用接口等。学生还将学习如何使用异步数据和自定义组合、运行时配置和请求接口用的组合，如何在应用中管理状态和使用TypeScript，以及如何实现内容管理系统的功能，例如创建内容、编辑内容、上传图像、删除内容和自定义错误页面等。

通过这门课程，学生将掌握Nuxt.js框架的核心概念和技能，并能够开发出高性能、灵活且易于维护的Web应用程序。

GPT4 发布了，我们开发者可以用它做点有用的东西了。我可以做些相关的技术视频，为大家提供技术知识基础设施，大家可以去创造应用，成为独角兽以后再回来把我收购了。

大家如果想学习 GPT4，可以在评论里留言，可以写写具体想用 GPT 做的东西，或者要解决的问题。我会根据大家的反馈做出对应的技术视频。

最近学习了一些成功的初创项目，他们的创始人都建议要与用户沟通交流，然后做出用户真正想要的东西。大家有想啥想聊的，可以加微信交个朋友，一起聊聊，前端、后端，GPT 啥的都行，能来济南旅游的，我请大家喝酒吃肉，赏花逛大明湖 ：）

案例

下面是几个用 GPT 技术做的初创项目。

maker.ai

智能写作平台，融到了 2.5 亿，估值在 10 亿以上。后端主要用的是 Node.js，大家想学这门技术可以参加宁皓网独立开发者训练营。