实验室同学微软金牌学生大使于柏杨作主题分享——使用 LangChain.js 实现无服务器AI聊天与RAG

10月15日晚，由微软Reactor主办，本实验室同学微软金牌学生大使于柏杨作了一次主题为：“使用LangChain.js实现无服务器AI聊天与RAG”的技术分享直播活动。

于柏杨，微软金牌学生大使，软件工程专业的大四在读学生。热衷于折腾新技术，常常在前后端的一些开源社区中活跃。目前，正在学习 LLMs 及解释器相关技术，并且一直密切关注 LLM 领域的发展动态。

于柏杨本次分享的主题：使用LangChain.js实现无服务器AI聊天与RAG。这个示例将展示如何使用 LangChain.js 和 Azure 构建一个无服务器的 AI 聊天体验，结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）。整个应用程序托管在 Azure 静态 Web 应用和 Azure Functions 上，并使用 Azure Cosmos DB for NoSQL 作为强大的向量数据库。您可以将这个示例作为起点，进一步构建出更加复杂和智能的 AI 应用程序，开启无限可能的创新之旅。
本次线上技术分享活动获得了380多名学生开发者的关注，产生了良好的效果。

（2024/10/16）