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LangChain入門指南(構建高可復用可擴展的LLM應用程序)

  • 作者：編者:李特麗//康軼文|責編:官楊
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121467271
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：301
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這本書專門為那些對自然語言處理技術感興趣的讀者提供了系統的LLM應用開髮指南。全書分為11章，從LLM基礎知識開始，通過LangChain這個開源框架為讀者解讀整個LLM應用開發流程。第1?2章概述LLM技術的發展背景和LangChain框架的設計理念。從第3章開始，分章深入介紹LangChain的6大模塊，包括模型I/O、數據增強、鏈、記憶等，通過大量代碼示例讓讀者了解其原理和用法。第9章通過構建PDF問答程序，幫助讀者將之前學習的知識應用於實踐。第10章則介紹集成，可拓寬LangChain的用途。第11章為初學者簡要解析LLM的基礎理論，如Transformer模型等。
    本書以LangChain這個讓人熟悉的框架為主線，引導讀者一步一步掌握LLM應用開發流程，適合對大語言模型感興趣的開發者、AI應用程序開發者閱讀。
作者介紹
編者:李特麗//康軼文|責編:官楊
目錄
第1章  LangChain：開啟大語言模型時代的鑰匙
  1.1  大語言模型概述
    1.1.1  什麼是大語言模型
    1.1.2  大語言模型的發展
    1.1.3  大語言模型的應用場景
    1.1.4  大語言模型的基礎知識
  1.2  LangChain與大語言模型
第2章  LangChain入門指南
  2.1  初識LangChain
    2.1.1  為什麼需要LangChain
    2.1.2  LLM應用開發的最後1公里
    2.1.3  LangChain的2個關鍵詞
    2.1.4  LangChain的3個場景
    2.1.5  LangChain的6大模塊
  2.2  LangChain的開發流程
    2.2.1  開發密鑰指南
    2.2.2  編寫一個取名程序
    2.2.3  創建你的第一個聊天機器人
  2.4  LangChain表達式
第3章  模型I/O
  3.1  什麼是模型I/O
  3.2  模型I/O功能之模型包裝器
    3.2.1  模型包裝器分類
    3.2.2  LLM模型包裝器
    3.2.3  聊天模型包裝器
  3.3  模型I/O功能之提示詞模板
    3.3.1  什麼是提示詞模板
    3.3.2  提示詞模板的輸入和輸出
    3.3.3  使用提示詞模板構造提示詞
    3.3.4  少樣本提示詞模板
    3.3.5  多功能提示詞模板
  3.4  模型I/O功能之輸出解析器
    3.4.1  輸出解析器的功能
    3.4.2  輸出解析器的使用
    3.4.3  PydanticJSON輸出解析器
    3.4.4  結構化輸出解析器
第4章  數據增強模塊
  4.1  數據增強模塊的相關概念
    4.1.1  LEDVR工作流
    4.1.2  數據類型
  4.2  載入器
  4.3  嵌入模型包裝器
    4.3.1  嵌入模型包裝器的使用
    4.3.2  嵌入模型包裝器的類型
  4.4  文檔轉換器
  4.5  向量存儲庫
    4.5.1  向量存儲庫的使用
    4.5.2  向量存儲庫的搜索方法
  4.6  檢索器
    4.6.1  檢索器的使用

    4.6.2  檢索器的類型
第5章  鏈
  5.1  為什麼叫鏈
    5.1.1  鏈的定義
    5.1.2  鏈的使用
    5.1.3  基礎鏈類型
    5.1.4  工具鏈類型
  5.2  細說基礎鏈
    5.2.1  LLM鏈
    5.2.2  路由器鏈
    5.2.3  順序鏈
  5.3  四大合併文檔鏈
    5.3.1  Stuff鏈
    5.3.2  Refine鏈
    5.3.3  MapReduce鏈
    5.3.4  重排鏈
  5.4  揭秘鏈的複雜性
    5.4.1  複雜鏈的「套娃」式設計
    5.4.2  LEDVR工作流的終點：「上鏈」
第6章  記憶模塊
  6.1  記憶模塊概述
    6.1.1  記憶組件的定義
    6.1.2  記憶組件、鏈組件和Agent組件的關係
    6.1.3  設置第一個記憶組件
    6.1.4  內置記憶組件
    6.1.5  自定義記憶組件
  6.2  記憶增強檢索能力的實踐
    6.2.1  獲取外部數據
    6.2.2  加入記憶組件
  6.3  記憶增強Agent能力的實踐
  6.4  內置記憶組件的對比
    6.4.1  總結記憶組件
    6.4.2  會話記憶組件和會話窗口記憶組件的對比
    6.4.3  知識圖譜記憶組件和實體記憶組件的比較
第7章  Agent模塊
  7.1  Agent模塊概述
    7.1.1  Agent組件的定義
    7.1.2  Agent組件的運行機制
    7.1.3  Agent組件入門示例
    7.1.4  Agent組件的類型
  7.2  Agent組件的應用
    7.2.1  Agent組件的多功能性
    7.2.2  自定義Agent組件
    7.2.3  ReActAgent的實踐
  7.3  工具組件和工具包組件
    7.3.1  工具組件的類型
    7.3.2  工具包組件的類型
  7.4  Agent組件的功能增強
    7.4.1  Agent組件的記憶功能增強
    7.4.2  Agent組件的檢索能力增強

第8章  回調處理器
  8.1  什麼是回調處理器
    8.1.1  回調處理器的工作流程
    8.1.2  回調處理器的使用
    8.1.3  自定義鏈組件中的回調
  8.2  內置回調處理器
  8.3  自定義回調處理器
第9章  使用LangChain構建應用程序
  9.1  PDF問答程序
    9.1.1  程序流程
    9.1.2  處理PDF文檔
    9.1.3  創建問答鏈
  9.2  對話式表單
    9.2.1  OpenAI函數的標記鏈
    9.2.2  標記鏈的使用
    9.2.3  創建提示詞模板
    9.2.4  數據更新和檢查
  9.3  使用LangChain實現BabyAGI
    9.3.1  BabyAGI介紹
    9.3.2  環境與工具
    9.3.3  向量存儲
    9.3.4  構建任務鏈
    9.3.5  創建BabyAGI
    9.3.6  運行BabyAGI
第10章  集成
  10.1  集成的背景與LLM集成
  10.2  LLM集成指南
    10.2.1  AzureOpenAI集成
    10.2.2  HuggingFaceHub集成
  10.3  聊天模型集成指南
    10.3.1  Anthropic聊天模型集成
    10.3.2  PaLM2聊天模型集成
    10.3.3  OpenAI聊天模型集成
  10.4  向量庫集成指南
    10.4.1  Chroma集成
    10.4.2  Pinecone集成
    10.4.3  Milvus集成
  10.5  嵌入模型集成指南
    10.5.1  HuggingFaceEmbeddings嵌入集成
    10.5.2  LlamaCppEmbeddings嵌入集成
    10.5.3  Cohere嵌入集成
  10.6  Agenttoolkits集成指南
    10.6.1  CSVAgent的集成
    10.6.2  PandasDataframeAgent的集成
    10.6.3  PowerBIDatasetAgent的集成
  10.7  Retrievers集成指南
    10.7.1  WikipediaRetriever集成
    10.7.2  ArxivRetriever集成
    10.7.3  AzureCognitiveSearch集成
第11章  LLM應用開發必學知識

  11.1  LLM的核心知識
    11.1.1  文本嵌入
    11.1.2  點積相似性和餘弦相似性
    11.1.3  注意力機制
  11.2  Transformer模型
  11.3  語義搜索
    11.3.1  語義搜索的工作原理
    11.3.2  RAG的工作原理
  11.4  NLP與機器學習基礎
    11.4.1  LLM應用開發中的傳統機器學習方法
    11.4.2  NLP文本預處理
    11.4.3  構建分類器
附錄A  LangChain框架中的主要類
附錄B  OpenAI平台和模型介紹
附錄C  Claude 2模型介紹
附錄D  Cohere模型介紹
附錄E  PaLM 2模型介紹
附錄F  Pinecone向量資料庫介紹
附錄G  Milvus向量資料庫介紹

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