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LangChain編程(從入門到實踐)/圖靈原創

  • 作者：李多多|責編:王軍花
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115639424
  • 出版日期：2024/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    LangChain為開發者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，併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，細緻解讀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！
    本書適合大模型應用開發初學者閱讀。
作者介紹
李多多|責編:王軍花
    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，致力於大模型技術普及。
目錄
前言
第1章  LangChain簡介
  1.1  LangChain的產生背景
    1.1.1  大模型技術浪潮
    1.1.2  大模型時代的開發範式
    1.1.3  LangChain框架的爆火
  1.2  LangChain核心概念和模塊
    1.2.1  模型I/O模塊
    1.2.2  檢索模塊
    1.2.3  鏈模塊
    1.2.4  記憶模塊
    1.2.5  代理模塊
    1.2.6  回調模塊
  1.3  LangChain與其他框架的比較
    1.3.1  框架介紹
    1.3.2  框架比較
    1.3.3  小結
第2章  LangChain初體驗
  2.1  開發環境準備
    2.1.1  管理工具安裝
    2.1.2  源碼安裝
    2.1.3  其他庫安裝
  2.2  快速開始
    2.2.1  語言模型
    2.2.2  提示模板
    2.2.3  輸出解析器
    2.2.4  使用LCEL進行組合
    2.2.5  使用LangSmith進行觀測
    2.2.6  使用LangServe提供服務
  2.3  最佳安全實踐
第3章  模型輸入與輸出
  3.1  大模型原理解釋
    3.1.1  為什麼模型輸出不可控
    3.1.2  輸入對輸出的影響
  3.2  提示模板組件
    3.2.1  基礎提示模板
    3.2.2  自定義提示模板
    3.2.3  使用FewShotPromptTemplate
    3.2.4  示例選擇器
  3.3  大模型介面
    3.3.1  聊天模型
    3.3.2  聊天模型提示詞的構建
    3.3.3  定製大模型介面
    3.3.4  擴展模型介面
  3.4  輸出解析器
第4章  鏈的構建
  4.1  鏈的基本概念
  4.2  Runnable對象介面探究
    4.2.1  schema
    4.2.2  invoke

    4.2.3  stream
    4.2.4  batch
    4.2.5  astream_log
  4.3  LCEL高級特性
    4.3.1  ConfigurableField
    4.3.2  RunnableLambda
    4.3.3  RunnableBranch
    4.3.4  RunnablePassthrough
    4.3.5  RunnableParallel
    4.3.6  容錯機制
  4.4  Chain介面
    4.4.1  Chain介面調用
    4.4.2  自定義Chain實現
    4.4.3  工具Chain
  4.5  專用Chain
    4.5.1  對話場景
    4.5.2  基於文檔問答場景
    4.5.3  資料庫問答場景
    4.5.4  API查詢場景
    4.5.5  文本總結場景
第5章  RAG
  5.1  RAG技術概述
  5.2  LangChain中的RAG組件
    5.2.1  載入器
    5.2.2  分割器
    5.2.3  文本嵌入
    5.2.4  向量存儲
    5.2.5  檢索器
    5.2.6  多文檔聯合檢索
    5.2.7  RAG技術的關鍵挑戰
  5.3  檢索增強生成實踐
    5.3.1  文檔預處理過程
    5.3.2  文檔檢索過程
    5.3.3  方案優勢
第6章  智能代理設計
  6.1  智能代理的概念
  6.2  LangChain中的代理
    6.2.1  LLM驅動的智能代理
    6.2.2  LangChain中的代理
    6.2.3  代理的類型
    6.2.4  自定義代理工具
  6.3  設計並實現一個多模態代理
第7章  記憶組件
  7.1  構建記憶系統
  7.2  記憶組件類型
    7.2.1  ConversationBufferMemory
    7.2.2  ConversationBufferWindowMemory
    7.2.3  ConversationEntityMemory
    7.2.4  ConversationKGMemory
    7.2.5  VectorStoreRetrieverMemory

    7.2.6  ConversationSummaryMemory
    7.2.7  ConversationSummaryBufferMemory
    7.2.8  VectorStoreRetrieverMemory
  7.3  記憶組件的應用
    7.3.1  將記憶組件接入代理
    7.3.2  自定義記憶組件
    7.3.3  不同記憶組件結合
  7.4  記憶組件實戰
    7.4.1  方案說明
    7.4.2  代碼實踐
第8章  回調機制
  8.1  回調處理器
  8.2  使用回調的兩種方式
    8.2.1  構造器回調
    8.2.2  請求回調
  8.3  實現可觀測性插件
第9章  構建多模態機器人
  9.1  需求思考與設計
    9.1.1  需求分析
    9.1.2  應用設計
    9.1.3  Slack應用配置
  9.2  利用LangChain開發應用
    9.2.1  構建Slack事件介面
    9.2.2  消息處理框架
    9.2.3  實現多模態代理
  9.3  應用監控和調優
    9.3.1  應用監控
    9.3.2  模型效果評估
    9.3.3  模型備選服務
    9.3.4  模型內容安全
    9.3.5  應用部署
第10章  社區和資源
  10.1  LangChain社區介紹
    10.1.1  官方博客
    10.1.2  項目代碼與文檔
    10.1.3  社區貢獻
    10.1.4  參與社區活動
  10.2  資源和工具推薦
    10.2.1  模板
    10.2.2  LangServe
    10.2.3  LangSmith
    10.2.4  教程用例
  10.3  LangChain的未來展望
    10.3.1  生態系統概覽
    10.3.2  變化與重構
    10.3.3  發展計劃

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