目 錄
第 1章 LangChain簡介 1
1.1 LangChain的產(chǎn)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(fā)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 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(diào)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(fā)環(huán)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 為什么模型輸出不可控 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(lián)合檢索 104
5.2.7 RAG技術的關鍵挑戰(zhàn) 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(yōu)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(tǒng) 152
7.1 記憶系統(tǒng)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(chuàng)建對話摘要 157
7.3 長期記憶管理 161
7.3.1 基于向量的記憶存儲 161
7.3.2 基于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(diào)機制 177
8.1 回調(diào)處理器 177
8.2 使用回調(diào)的兩種方式 179
8.2.1 構造器回調(diào) 179
8.2.2 請求回調(diào) 179
8.3 實現(xiàn)可觀測性插件 180
第9章 構建多模態(tài)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(fā)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(xiàn)多模態(tài)代理 193
9.3 應用監(jiān)控和調(diào)優(yōu) 196
9.3.1 應用監(jiān)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(nèi)容安全 198
9.3.5 應用部署 198
第 10章 社區(qū)和資源 199
10.1 LangChain社區(qū)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(qū)貢獻 200
10.1.4 參與社區(qū)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(tài)系統(tǒng)概覽 209
10.3.2 變化與重構 210
10.3.3 發(fā)展計劃 210