此前，據相關媒體報道，微軟正在研發一款名為MAI-1的最新AI大模型，其參數規模或將達5000億以上，遠超此前微軟推出的相關開源模型，其性能或能與谷歌的Gemini 1.5、Anthropic的Claude 3和OpenAI的GPT-4等知名大模型相匹敵。
2024年，隨著ChatGPT的廣泛應用，大語言模型已經引起了廣泛的關注。無論國內還是國外的科技巨頭和研究機構都積極地參與其中。
在國際上，我們看到了OpenAI推出的GPT-4、Meta的Llama 2、Stanford大學的Alpaca、Google的LaMDA和PaLM 2、Anthropic的Claude等。
國內有百度的文心一言、阿里的通義千問、360的360智腦、科大訊飛的星火大模型、商湯的商量、華為的盤古大模型、復旦大學的MOSS和清華大學的ChatGLM 2，等等。
它們既可以成為你的聊天伙伴，陪伴你度過煩悶的時光；也可以成為你的老師，幫助你解答問題，提高你的表達能力；它們還可以充當你的私人助手，協助你撰寫文章，總結每日新聞熱點等。
大語言模型的崛起正在改變著我們生活的方方面面。
在這一背景下，為了幫助開發者更方便、靈活地構建基于大語言模型的應用，一批大型模型應用開發框架應運而生，LangChain這個大語言模型時代下的“新星”也應運而生，它不僅讓AI應用的開發變得易如反掌，更是從單一的開發框架演變為一個包含開發、調試、部署及應用商店的完整生態系統。
在這樣一個技術飛速進步的時代，了解并掌握LangChain無疑是每一個AI開發者的必修課。
《LangChain技術解密：構建大模型應用的全景指南》一書便可以帶你領略大語言模型的應用開發世界！
這是一本大語言模型的入門之作！GitHub上與本書相關的文檔已獲得6800+ Star，此外，本書提供全書免費配套代碼、讀者群等，為讀者做好全方位學習服務！
想要學習LangChain，你必須知道LangChain的7大核心功能：
以及LangChain的周邊生態：
《LangChain技術解密》這本書不僅詳盡地介紹了LangChain的使用方法，還深入探討了其背后的技術原理，幫助讀者在實際操作中更加得心應手。
為了讓讀者更加深入地理解LangChain的強大功能，我們在《LangChain技術解密》中設計了10個章節，每個章節都針對LangChain的不同方面進行了詳細的講解和實踐指導。
第1章 概述了大語言模型的發展背景，并全面解讀了LangChain的基本概念、使用理由、應用場景等。這一章作為入門篇，幫助讀者建立對LangChain整體框架的初步了解。
第2章 詳細介紹了開始LangChain開發前需要做的準備工作，如安裝LangChain框架、獲取OpenAI API密鑰、搭建開發環境等，確保讀者能夠順利啟動自己的項目。
第3章 深入講解了模型的輸入與輸出（Model I/O）中的Model部分，包括LangChain Model的使用方法和最常用的OpenAI API及其參數設置，使讀者在實際操作中能夠更加精準地控制模型行為。
第4章 繼續探討Model I/O中的輸入輸出部分，不僅介紹了LangChain的Prompt Template（提示詞模板），還詳述了如何優化Prompt（提示）使其更加有效，同時也對輸出解析器的應用進行了闡釋。
第5至7章 重點介紹了檢索增強生成（RAG）技術，從加載器、分割器、向量存儲到檢索器等關鍵組件的用法，到鏈與記憶的高階操作技巧，全面展示了RAG技術在LangChain中的應用。
第8章 深入解析了代理（Agent）技術的原理和應用，同時對LangGraph多智能體框架進行了詳細介紹，幫助讀者理解如何構建更復雜的AI代理互動。
第9章 探討了LangChain的其他組件及其周邊生態，如回調組件、隱私與安全、評估和追蹤調試平臺LangSmith，以及部署框架LangServe和應用模板商店LangChain Template等，提供了全面的資源介紹和工具支持。
第10章 通過兩個完整的AI應用開發項目，指導讀者從零開始構建并部署應用，同時介紹了LangChain的零代碼AI應用構建平臺Flowise，讓讀者可以將所學知識應用于打造專屬的應用。
通過這10章的內容，讀者不僅能夠學習到LangChain的操作方法和技術細節，還能通過實際案例深入理解其應用潛力，為自己在AI領域的探索和發展打下堅實的基礎。
無論你是AI領域的新手，還是希望通過大型語言模型技術為業務賦能的產品經理，或是計算機專業的學生和AI愛好者，《LangChain技術解密》都將是你不可多得的學習資源。期待我們一起在AI的新高地上探索未知、創造可能！
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《LangChain技術解密：構建大模型應用的全景指南》
內容簡介
本書共10章，分別介紹了LangChain的開發環境搭建、模型、提示、數據連接、鏈、記憶、代理、回調及周邊生態等內容，并用三個案例，即基于Streamlit實現聊天機器人、基于Chainlit實現PDF問答機器人、零代碼AI應用構建平臺Flowise，將前面大語言模型的內容學以致用。通過本書，讀者既能提升自身的技術素養，又能拓展自己解決實際難題的能力。
本書適合剛入門或想加入AI行業的技術從業者、需要結合大語言模型相關技術為業務賦能的產品經理、計算機相關專業的學生，以及AI愛好者和自學者。
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前 言
2024年，人工智能走向大眾化的序幕已經拉開。無論是聲勢浩大的大語言模型，還是AI繪圖領域的佼佼者，如Stable Diffusion與Midjourney，皆已成為潮流之巔的焦點。其中，大語言模型尤為矚目，其作為一顆閃耀著智慧之光的“大腦”，已廣泛融入人們生活的各個場景。在這一背景下，LangChain應運而生，這一建立在大語言模型之上的框架，讓快速開發AI應用成為可能，其影響力也正逐步擴大。LangChain不僅為開發人員提供了大量的現成工具，同時受益于其廣泛的用戶群體，很多尖端、具有實驗性質的工具也相繼被納入其中。這使得開發人員不僅能夠運用那些已極為成熟的資源去構建應用，同時能夠借助那些集成的工具，迅速洞悉并嘗試大語言模型的最新技術。
目前，LangChain已成為進行大語言模型應用開發必須掌握的框架之一。隨著時間的推移，LangChain已不再僅僅是一個大語言模型開發框架，而是演化為一個包含開發、調試、部署乃至應用商店的一站式完整生態圈。
與此同時，LangChain社區的快速壯大，正是其日益蓬勃發展的最佳見證。正值大語言模型開發以潮涌之勢席卷而來之際，越來越多的開發人員對于怎樣利用LangChain迅速構建AI應用產生了濃厚的興趣。
在這樣的背景下，本書應運而生。本書不只為求知者呈上LangChain的詳盡開發指南，更是以其中的諸多知識為軸心，向外擴散，深度闡述其背后的原理之美，甚至于途中不吝對基礎知識進行淺釋，使讀者在領會“其然”的同時，也能參透“其所以然”。
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