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LangChain實戰(大模型應用開發實例)/圖靈原創

  • 作者：崔皓|責編:王軍花
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115642936
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：235
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書深入介紹了LangChain平台和大模型的核心概念、應用和實戰經驗。從LangChain的架構出發，逐一講解了模型輸入/輸出、檢索、鏈、記憶和代理等核心組件，並結合豐富的開發場景以詳細的代碼呈現給讀者。此外，本書還將通過幾個具體案例來展示如何綜合運用所學知識，通過這些案例，讀者不僅可以掌握LangChain的實用技術，還可以提升解決實際問題的能力。
    本書既適合初學者快速入門LangChain，深入了解大模型領域的最新技術，也適合專業開發者拓展技能，上手大模型應用的開發。
作者介紹
崔皓|責編:王軍花
    崔皓     華中科技大學碩士，資深架構師，51CTO平台特約作者、社區編輯、大模型應用實戰精品班講師。從事IT工作19年，工作範圍涉及軟體研發、需求分析、架構設計、項目管理。曾在惠普從事企業服務交付工作9年，后又加入互聯網公司，近幾年專註于大模型技術的實際應用和企業數字化轉型，善於學習，樂於分享。著有《分散式架構原理與實踐》《LangChain實戰：大模型應用開發實例》等書。
目錄
第1章  攜手大模型與LangChain，邁向AI新紀元
  1.1  大模型：不僅火熱，更是未來
  1.2  大模型揭秘：從數字到現實
  1.3  LangChain：你的大模型工具箱
  1.4  LangChain探索：開發的第一步
  1.5  內容導覽：與LangChain共創未來
  1.6  LangChain的整體框架
  1.7  總結
第2章  LangChain探索之旅：準備與初始配置
  2.1  LangChain安裝：步驟簡單
  2.2  環境搭建：Python的簡潔與Jupyter NoteBook的力量
  2.3  密鑰之力：打開大模型的通道
  2.4  啟動序章：大模型的調用與應用
  2.5  總結
第3章  駕馭大模型的輸入與輸出
  3.1  model I/O概述：通往大模型應用的橋樑
  3.2  提示模板探究：構築靈活的提示體系
    3.2.1  動態提示構造：提示模板在自動客服應用中的應用
    3.2.2  從客服到技術：ChatMessagePromptTemplate在角色切換中的實踐
    3.2.3  部分提示模板：引導用戶獲取精準服務
    3.2.4  自動客服模板組合：PipelinePromptTemplate集成多模板
  3.3  示例選擇探究：借用示例選擇器提升響應效率
    3.3.1  客服交互設計：LengthBasedExampleSelector實現三步響應法
    3.3.2  用戶請求歸類：SemanticSimilarityExampleSelector實現相似度選擇
  3.4  模型交互核心：模型應用實戰
    3.4.1  模型框架探析：LangChain實踐展現
    3.4.2  緩存優勢展現：實戰效能提升
    3.4.3  虛擬環境構建：FakeListLLM演示
    3.4.4  併發優勢探索：非同步調用實現
  3.5  輸出格式解析：輸出解析器優化系統交互
    3.5.1  CRM數據整合：PydanticOutputParser實現輸出解析
    3.5.2  解析自動修復：OutputFixingParser實現解析失敗的備選方案
  3.6  總結
第4章  檢索技術
  4.1  檢索器概要：執行路徑與組件功能
  4.2  文檔載入器：連接數據源與文檔的工具
  4.3  文檔轉換器：文本分割與格式化
    4.3.1  分塊與重疊：遞歸文本分割策略
    4.3.2  結構化數據抽取：用戶評論智能轉換
  4.4  文本嵌入向量：深入詞向量原理
  4.5  向量存儲：從嵌入到查詢
  4.6  檢索器：多維查詢與上下文壓縮
  4.7  總結
第5章  鏈組件
  5.1  模塊設計：鏈組件概述
  5.2  交互優化：提示模板與鏈協同工作
  5.3  生成摘要：探索StuffDocumentsChain的應用
  5.4  海量文檔搜索：探索MapReduceDocumentsChain的應用
  5.5  過濾請求：實現問題分類與路由選擇
  5.6  串聯服務鏈：使用SequentialChain實現連續處理流程

  5.7  自動客服系統：架設自然語言到SQL語句的橋樑
    5.7.1  資料庫設計：明確實體與關係
    5.7.2  資料庫部署：SQLite的選擇與安裝
    5.7.3  從自然語言到SQL語句：使用SQLDatabaseChain實現查詢功能
  5.8  總結
第6章  高效AI聊天機器人：借助記憶組件優化交互體驗
  6.1  增強對話連貫性：記憶組件的實現與應用
  6.2  優化AI聊天體驗：借助記憶組件實現聊天記憶
  6.3  長聊天交互：使用ConversationSummaryMemory提升聊天連續性
  6.4  精準檢索歷史對話：使用VectorStoreRetrieverMemory實現信息檢索
  6.5  多輸入鏈：兼顧歷史文檔與實時查詢
  6.6  總結
第7章  代理與回調組件：實時交互與智能監控
  7.1  代理組件：實現動態交互
  7.2  天氣與物流協同：對話代理實現對話實時交互
  7.3  在線文檔搜索：搜索與查找實現文檔實時交互
  7.4  自問自答與搜索：實現電商銷售推薦
  7.5  對接訂單與物流：StructuredTool自定義工具
  7.6  實時監控與日誌記錄：回調實現自定義處理器
  7.7  總結
第8章  大模型項目實踐：從理論到應用的跨越
  8.1  知識圖譜實踐：理論、方法與工具
    8.1.1  知識圖譜構建：開發流程與關鍵步驟
    8.1.2  三元組抽取：從文本到圖譜的轉化
    8.1.3  LangChain處理三元組：語義的深度解析
  8.2  企業知識庫構建：技術架構與操作流程
    8.2.1  自動客服流程：從用戶請求到模型響應的完整流程
    8.2.2  數據應用構建：Streamlit前端與Python後端的融合
    8.2.3  自動客服執行：從PDF上傳到問題響應
  8.3  用戶評論分析：從文本到情感識別
    8.3.1  用戶評價分析：客戶反饋與信息抽取
    8.3.2  從評論到數據洞察：LangChain驅動文本分析流程
    8.3.3  追加情感分析：LangChain標記鏈實踐
    8.3.4  情感數據可視化：雷達圖洞悉服務滿意度
  8.4  大模型微調：GPT-3.5 Turbo安全微調與效能提升
    8.4.1  微調GPT-3.5 Turbo：安全標準與成本透明性
    8.4.2  提升效率與性能：GPT-3.5 Turbo的微調過程
    8.4.3  數據集構建：打造幽默氣象助理
    8.4.4  定製幽默感：GPT-3.5 Turbo微調詳解
  8.5  總結
第9章  LCEL技術深掘：構建高效的自動化處理鏈
  9.1  LCEL概要
  9.2  自定義鏈：Runnable介面的功能與實現
  9.3  組件協作：輸入/輸出模式和數據傳遞機制
  9.4  流暢的AI對話：結合Runnable、模板和解析器
  9.5  自動化回答鏈：結合檢索、模板和大模型
  9.6  序列化鏈：借助LCEL實現技術問題診斷與解決方案生成
  9.7  並行鏈：借助LCEL實現多方案整合
  9.8  總結

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