此前，据相关媒体报道，微软正在研发一款名为MAI-1的最新AI大模型，其参数规模或将达5000亿以上，远超此前微软推出的相关开源模型，其性能或能与谷歌的Gemini 1.5、Anthropic的Claude 3和OpenAI的GPT-4等知名大模型相匹敌。
2024年，随着ChatGPT的广泛应用，大语言模型已经引起了广泛的关注。无论国内还是国外的科技巨头和研究机构都积极地参与其中。
在国际上，我们看到了OpenAI推出的GPT-4、Meta的Llama 2、Stanford大学的Alpaca、Google的LaMDA和PaLM 2、Anthropic的Claude等。
国内有百度的文心一言、阿里的通义千问、360的360智脑、科大讯飞的星火大模型、商汤的商量、华为的盘古大模型、复旦大学的MOSS和清华大学的ChatGLM 2，等等。
它们既可以成为你的聊天伙伴，陪伴你度过烦闷的时光；也可以成为你的老师，帮助你解答问题，提高你的表达能力；它们还可以充当你的私人助手，协助你撰写文章，总结每日新闻热点等。
大语言模型的崛起正在改变着我们生活的方方面面。
在这一背景下，为了帮助开发者更方便、灵活地构建基于大语言模型的应用，一批大型模型应用开发框架应运而生，LangChain这个大语言模型时代下的“新星”也应运而生，它不仅让AI应用的开发变得易如反掌，更是从单一的开发框架演变为一个包含开发、调试、部署及应用商店的完整生态系统。
在这样一个技术飞速进步的时代，了解并掌握LangChain无疑是每一个AI开发者的必修课。
《LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南》一书便可以带你领略大语言模型的应用开发世界！
这是一本大语言模型的入门之作！GitHub上与本书相关的文档已获得6800+ Star，此外，本书提供全书免费配套代码、读者群等，为读者做好全方位学习服务！
想要学习LangChain，你必须知道LangChain的7大核心功能：
以及LangChain的周边生态：
《LangChain技术解密》这本书不仅详尽地介绍了LangChain的使用方法，还深入探讨了其背后的技术原理，帮助读者在实际操作中更加得心应手。
为了让读者更加深入地理解LangChain的强大功能，我们在《LangChain技术解密》中设计了10个章节，每个章节都针对LangChain的不同方面进行了详细的讲解和实践指导。
第1章 概述了大语言模型的发展背景，并全面解读了LangChain的基本概念、使用理由、应用场景等。这一章作为入门篇，帮助读者建立对LangChain整体框架的初步了解。
第2章 详细介绍了开始LangChain开发前需要做的准备工作，如安装LangChain框架、获取OpenAI API密钥、搭建开发环境等，确保读者能够顺利启动自己的项目。
第3章 深入讲解了模型的输入与输出（Model I/O）中的Model部分，包括LangChain Model的使用方法和最常用的OpenAI API及其参数设置，使读者在实际操作中能够更加精准地控制模型行为。
第4章 继续探讨Model I/O中的输入输出部分，不仅介绍了LangChain的Prompt Template（提示词模板），还详述了如何优化Prompt（提示）使其更加有效，同时也对输出解析器的应用进行了阐释。
第5至7章 重点介绍了检索增强生成（RAG）技术，从加载器、分割器、向量存储到检索器等关键组件的用法，到链与记忆的高阶操作技巧，全面展示了RAG技术在LangChain中的应用。
第8章 深入解析了代理（Agent）技术的原理和应用，同时对LangGraph多智能体框架进行了详细介绍，帮助读者理解如何构建更复杂的AI代理互动。
第9章 探讨了LangChain的其他组件及其周边生态，如回调组件、隐私与安全、评估和追踪调试平台LangSmith，以及部署框架LangServe和应用模板商店LangChain Template等，提供了全面的资源介绍和工具支持。
第10章 通过两个完整的AI应用开发项目，指导读者从零开始构建并部署应用，同时介绍了LangChain的零代码AI应用构建平台Flowise，让读者可以将所学知识应用于打造专属的应用。
通过这10章的内容，读者不仅能够学习到LangChain的操作方法和技术细节，还能通过实际案例深入理解其应用潜力，为自己在AI领域的探索和发展打下坚实的基础。
无论你是AI领域的新手，还是希望通过大型语言模型技术为业务赋能的产品经理，或是计算机专业的学生和AI爱好者，《LangChain技术解密》都将是你不可多得的学习资源。期待我们一起在AI的新高地上探索未知、创造可能！
好书推荐
《LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南》
内容简介 本书共10章，分别介绍了LangChain的开发环境搭建、模型、提示、数据连接、链、记忆、代理、回调及周边生态等内容，并用三个案例，即基于Streamlit实现聊天机器人、基于Chainlit实现PDF问答机器人、零代码AI应用构建平台Flowise，将前面大语言模型的内容学以致用。通过本书，读者既能提升自身的技术素养，又能拓展自己解决实际难题的能力。 本书适合刚入门或想加入AI行业的技术从业者、需要结合大语言模型相关技术为业务赋能的产品经理、计算机相关专业的学生，以及AI爱好者和自学者。
前 言 2024年，人工智能走向大众化的序幕已经拉开。无论是声势浩大的大语言模型，还是AI绘图领域的佼佼者，如Stable Diffusion与Midjourney，皆已成为潮流之巅的焦点。其中，大语言模型尤为瞩目，其作为一颗闪耀着智慧之光的“大脑”，已广泛融入人们生活的各个场景。在这一背景下，LangChain应运而生，这一建立在大语言模型之上的框架，让快速开发AI应用成为可能，其影响力也正逐步扩大。LangChain不仅为开发人员提供了大量的现成工具，同时受益于其广泛的用户群体，很多尖端、具有实验性质的工具也相继被纳入其中。这使得开发人员不仅能够运用那些已极为成熟的资源去构建应用，同时能够借助那些集成的工具，迅速洞悉并尝试大语言模型的最新技术。 目前，LangChain已成为进行大语言模型应用开发必须掌握的框架之一。随着时间的推移，LangChain已不再仅仅是一个大语言模型开发框架，而是演化为一个包含开发、调试、部署乃至应用商店的一站式完整生态圈。 与此同时，LangChain社区的快速壮大，正是其日益蓬勃发展的最佳见证。正值大语言模型开发以潮涌之势席卷而来之际，越来越多的开发人员对于怎样利用LangChain迅速构建AI应用产生了浓厚的兴趣。 在这样的背景下，本书应运而生。本书不只为求知者呈上LangChain的详尽开发指南，更是以其中的诸多知识为轴心，向外扩散，深度阐述其背后的原理之美，甚至于途中不吝对基础知识进行浅释，使读者在领会“其然”的同时，也能参透“其所以然”。
