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LANGCHAIN編程:從入門到實踐 版權信息
- ISBN：9787115639424
- 條形碼：9787115639424 ; 978-7-115-63942-4
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
LANGCHAIN編程:從入門到實踐 本書特色
1."莫爾索隨筆"公號主理人首部關于LLM應用開發實踐圖書，致力于大模型技術普及；2.簡潔而實用的方式引導讀者入門大模型應用開發，涵蓋LangChain的核心概念、原理和高級特性；3.實際的例子出發，細致解讀LangChain框架的核心模塊和源碼，使抽象的概念變得具體；4.為大模型應用開發初學者量身打造的實用指南，深入淺出帶領讀者探索LangChain框架的強大功能，從基礎概念到實際應用，逐步揭示構建高效AI應用的秘密。自ChatGPT橫空出世，大模型迅速點燃了新一代科技進步的火種。在技術大變革的背景下，開發者、研究人員和企業，通過何種方式能夠更好地集成和應用語言模型，就成為工程上*需要重視的問題之一。LangChain通過提供工具、庫和*佳實踐，以開源社區驅動模型，幫助開發者、研究人員和企業更容易地集成和利用這些先進的語言模型。本書將帶領你走進LangChain的世界，探索激活語言模型潛能的方法。 --阿法兔，微軟MVP，ChaosAI發起人這是一本為大模型應用開發初學者量身打造的實用指南，深入淺出帶領讀者探索LangChain框架的強大功能，從基礎概念到實際應用，逐步揭示構建高效AI應用的秘密。書中豐富的實例和案例研究，不僅為讀者提供了寶貴的學習資源，也為開發者在實際項目中應用提供了清晰的路線圖。無論你是AI領域的新手，還是尋求提升技能的專業人士，本書都將是你通往大模型應用開發世界的橋梁。 --何靜，英特爾工程師，AI研究社區AFE聯合創始人大模型時代給了很多人新機遇，莫爾索跟我都算是非常珍惜這波機會并在默默努力的人。我經常看他的公眾號文章，發現每篇都寫得很用心，相信想要入門LangChain的朋友，通過本書一定可以獲得一條清晰且完整的進步路徑。在大量的企業大模型應用落地項目中，我們頻繁碰到相關人才不足的問題，缺口相當明顯。紙上得來終覺淺，我跟莫爾索一同在大模型應用落地的道路上盼著大家。 --覃睿，企業級開源大模型應用開發平臺BISHENG負責人
LANGCHAIN編程:從入門到實踐 內容簡介
LangChain為開發者提供了一套強大而靈活的工具，使其能夠輕松構建和優化大模型應用。本書以簡潔而實用的方式引導讀者入門大模型應用開發，涵蓋LangChain的核心概念、原理和高級特性，并為讀者提供了在實際項目中應用LangChain的指導。 本書從實際的例子出發，細致解讀LangChain框架的核心模塊和源碼，使抽象的概念變得具體。無論你是初學者還是有經驗的開發者，都能從中受益，能夠將LangChain的獨特之處融入自己的編程實踐中。閱讀本書，一起探索LangChain編程的奇妙世界吧！
LANGCHAIN編程:從入門到實踐 目錄
前言
第 1章 LangChain簡介 1
1.1 LangChain的產生背景 1
1.1.1 大模型技術浪潮 1
1.1.2 大模型時代的開發范式 5
1.1.3 LangChain框架的爆火 6
1.2 LangChain核心概念和模塊 8
1.2.1 模型I/O模塊 9
1.2.2 檢索模塊 9
1.2.3 鏈模塊 10
1.2.4 記憶模塊 10
1.2.5 代理模塊 11
1.2.6 回調模塊 13
1.3 LangChain與其他框架的比較 13
1.3.1 框架介紹 14
1.3.2 框架比較 16
1.3.3 小結 17
第 2章 LangChain初體驗 18
2.1 開發環境準備 18
2.1.1 管理工具安裝 18
2.1.2 源碼安裝 19
2.1.3 其他庫安裝 19
2.2 快速開始 19
2.2.1 語言模型 20
2.2.2 提示模板 21
2.2.3 輸出解析器 22
2.2.4 使用LCEL進行組合 23
2.2.5 使用LangSmith進行觀測 26
2.2.6 使用LangServe提供服務 26
2.3 *佳安全實踐 29
第3章 模型輸入與輸出 30
3.1 大模型原理解釋 30
3.1.1 為什么模型輸出不可控 30
3.1.2 輸入對輸出的影響 31
3.2 提示模板組件 34
3.2.1 基礎提示模板 34
3.2.2 自定義提示模板 36
3.2.3 使用FewShotPromptTemplate 37
3.2.4 示例選擇器 39
3.3 大模型接口 42
3.3.1 聊天模型 43
3.3.2 聊天模型提示詞的構建 43
3.3.3 定制大模型接口 46
3.3.4 擴展模型接口 51
3.4 輸出解析器 51
第4章 鏈的構建 56
4.1 鏈的基本概念 56
4.2 Runnable對象接口探究 56
4.2.1 schema 60
4.2.2 invoke 61
4.2.3 stream 62
4.2.4 batch 63
4.2.5 astream_log 65
4.3 LCEL高級特性 66
4.3.1 ConfigurableField 66
4.3.2 RunnableLambda 67
4.3.3 RunnableBranch 67
4.3.4 RunnablePassthrough 68
4.3.5 RunnableParallel 68
4.3.6 容錯機制 69
4.4 Chain接口 70
4.4.1 Chain接口調用 70
4.4.2 自定義Chain實現 71
4.4.3 工具Chain 73
4.5 專用Chain 74
4.5.1 對話場景 74
4.5.2 基于文檔問答場景 75
4.5.3 數據庫問答場景 75
4.5.4 API 查詢場景 76
4.5.5 文本總結場景 76
第5章 RAG 77
5.1 RAG技術概述 77
5.2 LangChain中的RAG組件 80
5.2.1 加載器 80
5.2.2 分割器 81
5.2.3 文本嵌入 86
5.2.4 向量存儲 91
5.2.5 檢索器 95
5.2.6 多文檔聯合檢索 103
5.2.7 RAG技術的關鍵挑戰 106
5.3 檢索增強生成實踐 106
5.3.1 文檔預處理過程 106
5.3.2 文檔檢索過程 111
5.3.3 方案優勢 116
第6章 智能代理設計 117
6.1 智能代理的概念 117
6.2 LangChain中的代理 117
6.2.1 LLM 驅動的智能代理 118
6.2.2 LangChain中的代理 121
6.2.3 代理的類型 125
6.2.4 自定義代理工具 133
6.3 設計并實現一個多模態代理 136
第7章 記憶組件 139
7.1 構建記憶系統 140
7.2 記憶組件類型 141
7.2.1 ConversationBufferMemory 141
7.2.2 ConversationBufferWindowMemory 142
7.2.3 ConversationEntityMemory 142
7.2.4 ConversationKGMemory 143
7.2.5 VectorStoreRetrieverMemory 144
7.2.6 ConversationSummaryMemory 145
7.2.7 ConversationSummaryBufferMemory 145
7.2.8 VectorStoreRetrieverMemory 146
7.3 記憶組件的應用 147
7.3.1 將記憶組件接入代理 148
7.3.2 自定義記憶組件 149
7.3.3 不同記憶組件結合 151
7.4 記憶組件實戰 152
7.4.1 方案說明 153
7.4.2 代碼實踐 153
第8章 回調機制 159
8.1 回調處理器 159
8.2 使用回調的兩種方式 161
8.2.1 構造器回調 161
8.2.2 請求回調 161
8.3 實現可觀測性插件 162
第9章 構建多模態機器人 165
9.1 需求思考與設計 165
9.1.1 需求分析 165
9.1.2 應用設計 165
9.1.3 Slack應用配置 167
9.2 利用LangChain開發應用 170
9.2.1 構建Slack事件接口 171
9.2.2 消息處理框架 172
9.2.3 實現多模態代理 174
9.3 應用監控和調優 177
9.3.1 應用監控 177
9.3.2 模型效果評估 178
9.3.3 模型備選服務 178
9.3.4 模型內容安全 179
9.3.5 應用部署 179
第 10章 社區和資源 180
10.1 LangChain社區介紹 180
10.1.1 官方博客 180
10.1.2 項目代碼與文檔 180
10.1.3 社區貢獻 181
10.1.4 參與社區活動 182
10.2 資源和工具推薦 182
10.2.1 模板 183
10.2.2 LangServe 184
10.2.3 LangSmith 186
10.2.4 教程用例 189
10.3 LangChain的未來展望 189
10.3.1 生態系統概覽 191
10.3.2 變化與重構 191
10.3.3 發展計劃 191
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LANGCHAIN編程:從入門到實踐 作者簡介
李多多(@莫爾索)在大模型應用落地方面有豐富的經驗，為知名項目AutoGPT、LangChain框架等貢獻過代碼。撰有開源電子書《LLM應用開發實踐》。“莫爾索隨筆”公眾號主理人，致力于大模型技術普及。
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