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LangChain與大語言模型應用開發實踐(人工智慧題庫版面向數字化時代高等學校電腦系列教材)

  • 作者：編者:寧安安//胡敏敏//方圓//張仁潮//王煜林|責編:王冰飛//吳彤雲
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302715481
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：195
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統講解LangChain框架與大語言模型應用開發的核心知識、實戰技能及行業落地方案，從基礎原理、開發環境搭建，到高級技術、行業實戰與規範優化，全面覆蓋從理論到實踐的全鏈路內容。
    全書共8章，第1章概述LangChain與大語言模型核心概念、價值及典型應用場景；第2章詳細講解Python環境、LangChain核心庫及主流大模型API的搭建與對接；第3章聚焦模型調用、提示模板、鏈式調用與對話記憶四大基礎開發技能；第4章深入文檔連接器、文本向量化、智能代理及複雜業務鏈等高級應用開發技術；第5章通過智能客服、文檔問答、自動化報告、業務知識庫四大行業項目，提供完整實戰案例；第6章講解模型微調、緩存加速、分散式處理與監控日誌等性能優化方案；第7章闡述數據隱私、模型偏見、知識產權及行業准入等倫理法律規範；第8章剖析教育、醫療、金融、政務四大領域的應用案例與技術方案。
    本書可作為高等院校電腦相關專業教材，幫助學生構建起完整的LangChain與大語言模型應用開發知識體系，提升實踐動手能力；也可作為人工智慧領域的科研人員、技術開發者的參考書，為他們的研究和項目開發提供新的思路和方法；同時，對於廣大對智能技術感興趣的愛好者來說，本書也是開啟LangChain學習之旅的理想入門讀物。
作者介紹
編者:寧安安//胡敏敏//方圓//張仁潮//王煜林|責編:王冰飛//吳彤雲
目錄
第1章  LangChain與智能應用開發概述
  1.1  大語言模型技術發展歷程
    1.1.1  什麼是大語言模型
    1.1.2  發展歷史時間線
    1.1.3  大語言模型相關專業術語簡要闡述
    1.1.4  環境準備
    1.1.5  原理解析
  1.2  LangChain框架核心價值
    1.2.1  LangChain簡介
    1.2.2  LangChain的重要性
  1.3  典型應用場景分析
    1.3.1  智能客服與問答系統
    1.3.2  多語言翻譯與本地化
  本章小結
  本章習題
第2章  開發環境搭建
  2.1  Python基礎開發環境搭建
    2.1.1  環境準備
    2.1.2  虛擬環境的創建與管理
  2.2  LangChain核心庫及依賴庫安裝
    2.2.1  LangChain核心包及擴展依賴安裝
    2.2.2  環境驗證及測試
  2.3  國內主流大模型API接入實踐
    2.3.1  實踐案例一：LangChain接入文心一言
    2.3.2  實踐案例二：LangChain接入智譜清言
    2.3.3  實踐案例三：LangChain接入通義千問
  本章小結
  本章習題
第3章  LangChain基礎應用開發
  3.1  模型調用基礎介面
    3.1.1  LangChain模型介面概覽
    3.1.2  基礎調用方法詳解
    3.1.3  錯誤處理與最佳實踐
  3.2  動態提示模板設計
    3.2.1  LangChain提示模板詳解
    3.2.2  高級提示技巧與策略
    3.2.3  實際案例分析
  3.3  鏈式調用方法實踐
    3.3.1  LangChain Chains模塊詳解
    3.3.2  鏈式調用的實際應用
    3.3.3  自定義Chains的開發
  3.4  對話記憶機制實現
    3.4.1  LangChain Memory模塊詳解
    3.4.2  對話記憶的實際應用
    3.4.3  高級記憶管理技巧
  本章小結
  本章習題
第4章  LangChain高級應用開發
  4.1  文檔數據連接器應用
    4.1.1  文檔數據連接器概述

    4.1.2  文檔數據連接器實現方法
    4.1.3  應用案例分析
  4.2  文本向量化處理工具
    4.2.1  文本向量化概述
    4.2.2  常見的向量化方法
    4.2.3  文本向量化工具實現
    4.2.4  應用案例分析
  4.3  智能代理開發模式
    4.3.1  智能代理定義
    4.3.2  智能代理開發方法
    4.3.3  實現智能代理
    4.3.4  智能代理實現案例
  4.4  複雜業務鏈設計
    4.4.1  複雜業務鏈定義
    4.4.2  業務鏈設計方法
    4.4.3  業務鏈實現案例
  本章小結
  本章習題
第5章  行業項目實戰
  5.1  智能客服系統開發
    5.1.1  項目介紹
    5.1.2  軟體設計
    5.1.3  軟體開發
  5.2  文檔問答系統構建
    5.2.1  項目介紹
    5.2.2  軟體設計
    5.2.3  軟體開發
  5.3  自動化報告生成器開發實踐
    5.3.1  項目介紹
    5.3.2  軟體設計
    5.3.3  軟體開發
  5.4  業務知識庫增強系統構建
    5.4.1  項目介紹
    5.4.2  軟體設計
    5.4.3  軟體開發
  本章小結
  本章習題
第6章  性能優化與擴展
  6.1  模型微調與適配
    6.1.1  模型微調與適配相關概述
    6.1.2  模型適配基礎
    6.1.3  LangChain適配大模型應用實踐
  6.2  緩存加速機制
    6.2.1  緩存加速機制介紹
    6.2.2  緩存類型介紹
    6.2.3  基於LangChain框架的緩存加速實踐
  6.3  分散式處理方案
    6.3.1  LangChain分散式處理基本概念
    6.3.2  LangChain分散式處理方案
  6.4  監控與日誌系統

  本章小結
  本章習題
第7章  倫理與法律規範
  7.1  數據隱私保護
    7.1.1  數據隱私保護的重要性
    7.1.2  數據隱私保護的原則
    7.1.3  數據隱私保護的法律法規
    7.1.4  數據隱私保護的技術與管理措施
    7.1.5  基於LangChain的數據隱私保護實踐
  7.2  模型偏見防範
    7.2.1  模型偏見的成因與影響
    7.2.2  模型偏見的檢測與評估
    7.2.3  模型偏見的糾正與消除
    7.2.4  基於LangChain的模型偏見防範實踐
  7.3  知識產權合規
    7.3.1  知識產權合規的重要性和挑戰
    7.3.2  知識產權合規的法律法規與原則
    7.3.3  知識產權合規的策略
    7.3.4  基於LangChain的知識產權合規實踐
  7.4  行業准入標準
    7.4.1  行業准入標準的必要性與意義
    7.4.2  行業准入標準的制定主體與內容
  本章小結
  本章習題
第8章  行業應用案例分析
  8.1  教育領域應用
    8.1.1  應用背景
    8.1.2  技術方案
    8.1.3  案例拓展——中公網校「小鹿老師」
  8.2  醫療健康領域應用
    8.2.1  應用背景
    8.2.2  技術方案
    8.2.3  案例拓展——阿斯利康藥品不良反應報告生成助手
  8.3  金融服務領域應用
    8.3.1  應用背景
    8.3.2  技術方案
    8.3.3  案例拓展——東方財富自研金融大模型
  8.4  政務處理領域應用
    8.4.1  應用背景
    8.4.2  技術方案
    8.4.3  案例拓展——基於NDAI大模型的政務元宇宙平台
  本章小結
  本章習題
參考文獻

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