小册上新｜LangChain 实战：LLM 应用开发指南

你可能没听过 LangChain，甚至可能没听过 LLM，但 ChatGPT 肯定不陌生吧？

2022 年底，ChatGPT 的横空出世，将我们推到了一个新的历史节点。

随后，各种 AI 技术和 AI 应用遍地开花，今天 “3 分钟利用 AI 开发出一个游戏”，明天 “第一个 AI 程序员诞生”……习惯了 CURD 的我们，不禁感到无力和担忧，生怕明天就会被 AI 淘汰了。但换个思路，大语言模型的快速发展，对我们程序员何尝又不是一个巨大的机会呢？

AI 的研究大致可以分为两部分：基础研究和应用研究。

• 基础研究努力让模型更 “聪明”，这需要专业的领域知识。
• 应用研究，或者称 LLM 应用开发，是指如何将 AI 应用到实际的业务场景中，让 AI 技术落地，这块就是我们普通程序员的机会。

LLM 应用开发，目的是给大语言模型（LLM）这个聪明的 “大脑” 安上 “躯干和四肢”，将模型集成到我们的程序系统中，充分利用模型的推理决策能力。当然，这需要系统的学习。开发一个能运行的 LLM 应用很简单，但构造一个符合预期、实际可用的 LLM 应用却很难。

如何让模型更好地理解问题？如何让模型学习我们的私域数据？模型本身是没有记忆的，或者说是无状态的，那如何让模型记住直接的交互内容，做出更连贯的回复？现在火热的 Agent 智能体又是什么？我们如何实现自己的 Agent？……

这些都是我们需要去深入学习的，也是我们《LangChain 实战：LLM 应用开发指南》这本小册的重点内容。

幸好，学习这些内容不需要深奥的数学理论和复杂算法，只要有一些编程基础，就可以快速掌握。

What & Why LangChain？

在各种 LLM 大模型迸发的同时，LangChain 框架也应运而生，作者在 2022 年底进行首次开源，短短几个月就成为最热门的开源项目之一，热度一直延续至今。

截至目前，其在 GitHub 上已经超过 80k star了，如下图：

LangChain 是一款围绕 LLMs 构建的开发框架，一边对接各类 LLM 模型，我们可以快速切换使用的模型；另一边提供了一系列工具、组件和接口，可以快速集成外部系统，极大简化了开发 LLM 应用的流程。

对于 LLM 应用开发学习，LangChain 无疑是我们的最佳选择，框架对 LLM 开发进行了很好的划分，我们按着这些模块学习，就能掌握 LLM 应用开发的各个环节。

小册亮点

在本小册中，我们会基于 LangChain 框架，深入其各个模块源码，将 LLM 应用开发过程中每个环节的知识点都学习并串联起来，手把手带你学会从 0 构建自己的 LLM 应用。

有人可能会问：一个集成各种组件、方便 LLM 应用开发的 “胶水” 框架，有必要深究它的原理吗？

确实，如果只是想了解 LangChain 都有哪些模块，想看看哪个组件怎么传参，那官网已经写得很清楚了。但是，官网并不会介绍组件为什么这样设计、什么时候该用哪一种组件……很多组件的背后都有对应理论或实验支撑，这些理论，才是对我们深入 LLM 应用开发最有帮助的内容。

虽然涉及框架源码，但也不要担心看不懂，我会从最基础的开始介绍，一步一步带你变强。相关代码讲解，也会精简分支，去掉多余的代码，让你更容易理解。

另外，一图胜千言，我还画了很多流程图，例如下面截取的一些展示：

输出解析器工作原理图

LCEL 链执行流程图

RAG 应用流程图

小册内容设置

大纲如下：

小册共分为 三大部分，分别是入门篇、基础篇和实践篇。

• 入门篇，先大白话介绍大模型的发展历史和基本原理，让 AI 不再神秘；同时，引入 LangChain 框架的学习，介绍 LangChain 的安装流程，并通过一个本地知识库的智能问答机器人实操案例，让你快速上手 LLM 开发，感受 LangChain 的魅力。

• 基础篇，深入 LLM 的各个环节，学习 LangChain 框架模型 IO、数据检索、记忆、链、Agent、回调系统这 6 大核心模块的实现和使用，让你具备构造一个实际可用 LLM 应用的能力。

• 实践篇，考虑到很多小伙伴们平时也有写作习惯，并且都有自己的公众号，所以在这里会从 0 到 1 手把手教你开发一个公众号智能回复助手，能够检索公众号文章，生成对应回复，帮你的公众号找一个 “助教”。其中，还会涉及到一些公众号开发知识和一些踩坑指南。

你会学到什么？

• 深入浅出，高效掌握 LangChain 6 大核心模块
• 从原理到实战，轻松入门 LLM 应用开发
• 实战场景演练，打造属于自己的 ChatGPT
• 剖析框架源码，不仅学用法，更学思路

作者是谁？

会玩code，前腾讯技术专家。在现公司负责内部 LLM 效率应用的开发和落地。相信 AI，拥抱 AI，ALL IN AI。

适合谁学？

• 被 AI 轰炸，怕丢饭碗感到迷茫的业务开发者；
• 上班摸鱼，业余打算搞点个人项目的开发者；
• 对 LLM 大语言模型和未来 AI 发展感兴趣的技术人。

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