LangChain 简明讲义：从 0 到 1 构建 LLM 应用程序
书籍简介
《LangChain 简明讲义：从 0 到 1 构建 LLM 应用程序》是一本介绍大语言模型和 LangChain 工具的实战手册。本书以清晰的结构和易懂的语言，为读者打开了通往人工智能世界的大门，涵盖了大语言模型的基础知识、LangChain 的核心功能以及如何在实际项目中应用这些技术。
全书共分为 11 章，内容涵盖从大语言模型简介到对话机器人实践，再到代码理解和检索增强生成。每一章都是踏上大语言模型技术之旅的有益指南。
目录概览
- 大语言模型简介
- LangChain 简介
- 模型调用
- 模型输入输出
- 数据连接
- 记忆模块
- 链
- 智能体
- 实践：对话机器人
- 代码理解实践
- 检索增强生成
AI 大模型系统学习路线图
为了帮助开发者系统地掌握大模型技术，以下提供一套分阶段的学习路径，结合本书内容与工程实践建议。
阶段 1：AI 大模型时代的基础理解
- 目标：了解 AI 大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 核心内容：
- 人工智能简述与大模型起源
- 大模型与通用人工智能（AGI）的关系
- GPT 模型的发展历程回顾
- 模型工程方法论与实践
- GPT 应用案例分析
阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程
- 目标：掌握 AI 大模型 API 的使用和开发，以及相关编程技能。
- 核心内容：
- API 接口接入：熟悉 OpenAI API 接口及 Python 接入方式。
- Prompt 框架：理解 Prompt 设计原则，掌握基于 GPTAS 的 Prompt 框架及提示词优化技巧。
- 流水线工程：理解流水线工程的概念、优点及其在 LLM 应用中的应用场景。
# 示例：基础 LangChain 环境准备
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 初始化模型
llm = OpenAI(temperature=0.7)
# 定义提示词模板
template = """
请根据以下上下文回答问题：
上下文：{context}
问题：{question}
回答：
"""
prompt = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"], template=template)
# 创建链
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
