『哈哥赠书 - 52期』-『LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南』

⭐️ 《LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南》

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⭐️ 前言

目前，LangChain 已成为进行大语言模型应用开发必须掌握的框架之一。随着时间的推移，LangChain 已不再仅仅是一个大语言模型开发框架，而是演化为一个包含开发、调试、部署乃至应用商店的一站式完整生态圈。

与此同时，LangChain 社区的快速壮大，正是其日益蓬勃发展的最佳见证。正值大语言模型开发以潮涌之势席卷而来之际，越来越多的开发人员对于怎样利用LangChain迅速构建AI应用产生了浓厚的兴趣。

在这样的背景下，本书应运而生。本书不只为求知者呈上LangChain 的详尽开发指南，更是以其中的诸多知识为轴心，向外扩散，深度阐述其背后的原理之美，甚至于途中不吝对基础知识进行浅释，使读者在领会“其然”的同时，也能参透“其所以然”。

⭐️ 内容简介

• 本书以五大核心要旨，即模型的输入与输出（Model I/O）、检索增强生成（RAG）技术、代理（Agent）技术、其他知识及完整案例实践为主线，精心编排为10章，详细展开阐释：
• 第1章介绍了当前大语言模型的发展，并且从是什么、为什么使用、为何使用、应用场景四个维度对LangChain进行了全面解读。
• 第2章细述了进行LangChain开发前的各项准备工作，包括安装LangChain库、获取OpenAI API Key、搭建开发环境等，旨在帮助开发者扫清这部分的障碍。
• 第3章对Model I/O的Model（模型）部分进行了讲解。不仅讲解了LangChain Model的使用，还对最常用的OpenAI相关的API及参数进行了深入讲解。
• 第4章主要讲解了Model I/O的I/O部分。在输入部分，不仅讲解了LangChain的提示词模板，还对提示词工程进行了讲解，使读者可以借助LangChain写出更优秀的提示词。在输出部分，对大量的输出解析器进行了讲解及应用。
• 第5～7章：这部分重点阐释了检索增强生成（RAG）技术的原理与应用，内容涵盖了加载器、转换器、向量存储、检索器、链及记忆等关键组件的用法和高阶操作技巧。
• 第8章主要对代理（Agent）技术的原理和应用进行了深入讲解，也对LangGraph多智能体框架进行了介绍。
• 第9章对LangChain其他组件及周边生态进行了讲解，如回调、安全与隐私、评估、追踪调试平台LangSmith、部署框架LangServe、应用模板商店LangChain Templates等。
• 第10章旨在指导读者从零开始逐步构建并部署应用，完成两个完整的人工智能应用开发项目，以及学习LangChian的零代码AI应用构建平台Flowise。读者不仅可以通过此过程巩固学习成果，而且可以将所学知识用于打造专属的应用。

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• 全书分为 10 章：
• 第一章 大语言模型及LangChain介绍
• 第二章 LangChain开发前的准备
• 第三章 Model（模型）
• 第四章 Prompt工程
• 第五章 Data Connection（数据连接）
• 第六章 Chain（链）
• 第七章 Memory（记忆）
• 第八章 Agent（代理）
• 第九章 LangChain的其他功能
• 第十章 案例开发与实战

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⭐️ 作者简介

王浩帆，从事影视及游戏相关流程开发十余年，长期关注并探索大语言模型及其他人工智能技术在影视及游戏行业的应用落地。作为开源技术爱好者和LangChain Contributer，不仅积极为LangChain等开源项目贡献力量，也致力于开发个人的开源项目。

⭐️ 编辑推荐

• 内容全面：包含Langchain的新版本、新动态及全新表达式语言。
• 系统深入：书中融入了LangGraph、Langsmith等核心组件，讲解细致入微。
• 结构流畅：章节设计自然衔接，有助于读者掌握Langchain的运行逻辑。
• 深度拓展：深入讲解了Langchain的隐私与安全、数据评估等高级主题。
• 实战性强：提供了丰富的代码实例和结果截图，读者可快速上手实践。
• 源码开放：在作者的GitHub中提供了各章节源码，读者可独立运行学习。

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