LangChain編程-從入門到實踐 (第2版) 李多多 9787115671424 【台灣高等教育出版社】

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書名：LangChain編程-從入門到實踐 (第2版)
ISBN：9787115671424
出版社：人民郵電
著編譯者：李多多
頁數：210
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741558
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編輯推薦
適讀人群 ：本書適合大模型應用開發初學者閱讀。
緊貼前沿：內容基於LangChain 0 3以及DeepSeek-V3-0324模型，涵蓋LangGraph庫
深入解析LangChain六大組件：模型輸入/輸出、檢索、鏈、記憶、代理與回調，系統掌握核心能力
實戰大案例：從0到1構建多模態智能機器人，理論結合實踐，帶你輕鬆開啟大模型應用之旅
配套豐富：隨書附贈詳盡示例代碼，快速上手，輕鬆駕馭大模型技術

內容簡介
LangChain為開發人員提供了一套強大而靈活的工具，使其能夠輕鬆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，通過實例細緻解讀了LangChain 框架的核心模塊和源碼，並結合DeepSeek等，為讀者提供了在實際項目中應用LangChain 的逐步指導。這一版在第1 版的基礎上進行了全面更新，並新增了對LangGraph 庫的詳細講解等內容。無論是初學者還是有經驗的開發者，都能從中受益，能夠將LangChain 的獨特之處融入編程實踐。

作者簡介
李多多 後端工程師，曾在阿里雲和綠盟科技擔任研發工程師職務，我目前是一名獨立開發者，同時是LLM應用技術棧的佈道師，專注於開源社區項目貢獻和介紹。我擅長使用Golang和Python編程語言，曾參與了autogpt（開源社區第一個基於大模型的agent項目）和agenta（開源的提示詞管理、評估、測試平臺）兩個開源項目的代碼貢獻。我還具備從零到一開發基於大模型的人工智能應用的經驗，比如智能閱讀助手（https: readergpt fullstackllm com）。在早期，我撰寫了許多關於LangChain的中文文章 （谷歌搜索的首頁，收錄了我所有的相關文章 ），並在線維護了一本名為《LLM應用開發實踐筆記》的開源書籍（https: aitutor liduos com/02-langchain/02-1 html，用戶3500，瀏覽量1萬）。https: github com/morsoli，公眾號”LLM應用全棧開發”作者。

精彩書評
自從ChatGPT問世以來，大模型迅速引發了新一輪技術革新的浪潮。在這一背景下，如何高效地集成和應用這些先進的大模型，成為開發者、研究人員和企業亟須解決的重要問題之一。LangChain通過提供工具、庫以及最佳實踐，以開源社區驅動的方式，助力用戶更便捷地利用大模型的潛力。本書將帶領讀者深入LangChain的世界，探索釋放大模型潛能的有效方法。
——阿法兔，微軟MVP，ChaosAI發起人
這是一本專為大模型應用開發初學者設計的實用指南。通過LangChain框架，本書從基礎概念到實際應用，逐步講解如何構建高效、智能的AI系統。書中包含豐富的實例和案例研究，不僅為讀者提供了學習資源，還為開發者在實際項目中應用這些技術提供了明確指導。無論你是AI領域的入門者還是希望提升技能的專業人士，這本書都能幫助你掌握大模型應用開發的核心知識。
——何靜，Intel前工程師，AI研究社區AFE聯合創始人
大模型時代為許多人帶來了新機遇，我和莫爾索都十分珍惜這一波機會，並在默默努力。我經常閱讀他的公眾號文章，每篇都寫得非常用心。我相信，對於想要入門LangChain的讀者來說，這本書一定能提供清晰且完整的進步路徑。在大量企業的大模型應用落地項目中，我們頻繁遇到相關人才短缺的問題，缺口較大。因此，紙上得來終覺淺，我希望與莫爾索一起，在大模型應用落地的道路上，助力大家更好地成長。
——覃睿，畢昇（BISHENG）作者，數據項素產品總監

目錄

目 錄
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 大模型時代的開發範式 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 RAG模塊 9
1 2 3 存儲模塊 10
1 2 4 工具模塊 11
1 2 5 回調組件 11
1 2 6 LCEL語法 11
1 2 7 LangGraph庫 12
1 2 8 小結 14
1 3 LangChain與其他框架的比較 15
1 3 1 框架介紹 15
1 3 2 框架比較 17
1 3 3 小結 18
第 2章 LangChain初體驗 20
2 1 開發環境準備 20
2 1 1 管理工具安裝 20
2 1 2 源碼安裝 21
2 1 3 其他庫安裝 21
2 2 快速開始 22
2 2 1 模型組件 22
2 2 2 提示詞模板組件 24
2 2 3 輸出解析器組件 25
2 2 4 使用LCEL進行組合 26
2 2 5 使用LangSmith進行觀測 28
2 2 6 使用LangServe提供服務 29
2 3 最佳安全實踐 31
第3章 模型輸入與輸出 33
3 1 大模型原理解釋 33
3 1 1 為什麼模型輸出不可控 33
3 1 2 輸入對輸出的影響 34
3 2 提示詞模板組件 37
3 2 1 基礎提示詞模板 37
3 2 2 自定義提示詞模板 39
3 2 3 使用FewShotPromptTemplate 40
3 2 4 示例選擇器 42
3 3 大模型接口 45
3 3 1 聊天模型 46
3 3 2 聊天模型提示詞的構建 46
3 3 3 定制大模型接口 49
3 3 4 擴展模型接口 54
3 4 輸出解析器 54
第4章 鏈的構建 59
4 1 鏈的基本概念 59
4 2 LCEL語法探究 59
4 3 Runnable對象接口 61
4 3 1 schema屬性 65
4 3 2 invoke方法 66
4 3 3 stream方法 68
4 3 4 batch方法 69
4 3 5 astream_log方法 70
4 3 6 astream_events方法 72
4 4 LCEL高級特性 74
4 4 1 ConfigurableField 74
4 4 2 RunnableLambda 75
4 4 3 RunnableBranch 75
4 4 4 RunnablePassthrough 76
4 4 5 RunnableParallel 76
4 4 6 容錯機制 77
第5章 RAG介紹 78
5 1 RAG技術概述 78
5 2 LangChain中的RAG組件 81
5 2 1 文檔加載組件 81
5 2 2 文檔分割組件 82
5 2 3 文檔嵌入 87
5 2 4 向量存儲 92
5 2 5 檢索器 96
5 2 6 多文檔聯合檢索 104
5 2 7 RAG技術的關鍵挑戰 108
5 3 RAG實踐 108
5 3 1 文檔預處理過程 108
5 3 2 文檔檢索過程 113
5 3 3 方案優勢 118
第6章 智能代理設計 119
6 1 智能代理的概念 119
6 2 LangChain中的代理 120
6 2 1 LLM驅動的智能代理 120
6 2 2 代理組件 122
6 3 LangGraph庫 126
6 3 1 LangGraph核心概念 127
6 3 2 LangGraph代理能力 136
6 3 3 使用LangGraph構建代理
應用 143
第7章 記憶系統 152
7 1 記憶系統介紹 153
7 2 短期記憶管理 153
7 2 1 保留全部對話 153
7 2 2 記憶窗口機制 154
7 2 3 按條件篩選對話 156
7 2 4 創建對話摘要 157
7 3 長期記憶管理 161
7 3 1 基於向量的記憶存儲 161
7 3 2 基於知識圖譜構建結構化
記憶 168
7 4 自定義記憶組件 170
7 4 1 方案說明 170
7 4 2 代碼實踐 171
第8章 回調機制 177
8 1 回調處理器 177
8 2 使用回調的兩種方式 179
8 2 1 構造器回調 179
8 2 2 請求回調 179
8 3 實現可觀測性插件 180
第9章 構建多模態智能機器人 183
9 1 需求思考與設計 183
9 1 1 需求分析 183
9 1 2 應用設計 183
9 1 3 Slack應用配置 185
9 2 利用LangChain開發應用 189
9 2 1 構建Slack事件接口 189
9 2 2 消息處理框架 190
9 2 3 實現多模態代理 193
9 3 應用監控和調優 196
9 3 1 應用監控 197
9 3 2 模型效果評估 197
9 3 3 模型備選服務 198
9 3 4 模型內容安全 198
9 3 5 應用部署 198
第 10章 社區和資源 199
10 1 LangChain社區介紹 199
10 1 1 官方博客 199
10 1 2 項目代碼與文檔 199
10 1 3 社區貢獻 200
10 1 4 參與社區活動 201
10 2 資源和工具推薦 201
10 2 1 模板 202
10 2 2 LangServe 203
10 2 3 LangSmith 205
10 2 4 教程用例 208
10 3 LangChain的未來展望 208
10 3 1 生態系統概覽 209
10 3 2 變化與重構 210
10 3 3 發展計劃 210

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