《LangChain入门指南：构建高可复用、可扩展的LLM应用程序》以LangChain这个让人熟悉的框架为主线，引导读者一步一步掌握LLM应用开发流程
非常适合入门阅读！深入浅出地讲解了Langchain的运行机制，结合项目具体案例，给予人一目了然的清晰感。
LangChain 入门指南
这本书专门为那些对自然语言处理技术感兴趣的读者提供了系统的LLM应用开发指南。全书分为11章，从LLM基础知识开始，通过LangChain这个开源框架为读者解读整个LLM应用开发流程。
第1 章 LangChain：开启大语言模型时代的钥匙
1.1 大语言模型概述
1.2 LangChain 与大语言模型
第2 章 LangChain 入门指南
2.1 初识LangChain
2.2 LangChain 的开发流程
2.3 LangChain 表达式
第3 章 模型I/O
3.1 什么是模型I/O
3.2 模型I/O 功能之模型包装器
3.3 模型I/O 功能之提示词模板
3.4 模型I/O 功能之输出解析器
第4 章 数据增强模块
4.1 数据增强模块的相关概念
4.2 加载器
4.3 嵌入模型包装器
4.4 文档转换器
4.5 向量存储库
4.6 检索器
第5 章 链
5.1 为什么叫链
5.2 细说基础链
5.3 四大合并文档链
5.4 揭秘链的复杂性
第6 章 记忆模块
6.1 记忆模块概述
6.2 记忆增强检索能力的实践
6.3 记忆增强Agent 能力的实践
6.4 内置记忆组件的对比
第7 章 Agent 模块
7.1 Agent 模块概述
7.2 Agent 组件的应用
7.3 工具组件和工具包组件
7.4 Agent 组件的功能增强
第8 章 回调处理器
8.1 什么是回调处理器
8.2 内置回调处理器
8.3 自定义回调处理器
第9 章 使用LangChain 构建应用程序
9.1 PDF 问答程序
9.2 对话式表单
9.3 使用LangChain 实现BabyAGI
第10 章 集成
10.1 集成的背景与LLM 集成
10.2 LLM 集成指南
10.3 聊天模型集成指南
10.4 向量库集成指南
10.5 嵌入模型集成指南
10.6 Agent toolkits 集成指南
10.7 Retrievers 集成指南
第11 章 LLM 应用开发必学知识
11.1 LLM 的核心知识
11.2 Transformer 模型
11.3 语义搜索
11.4 NLP 与机器学习基础
