LangChain实战：从原型到生产，动手打造 LLM 应用

图书标准信息

• 作者 张海立
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2024-04
• 版次 1
• ISBN 9787121475450
• 定价 89.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 268页
• 字数 272千字

【内容简介】

本书是专为初学者和对langchain应用及大语言模型（llm）应用感兴趣的开发者而编写的。本书以langchain团队于2024年1月发布的长期维护版本0.1为基础，重点介绍了多个核心应用场景，并且深入探讨了lcel的应用方式。同时，本书围绕langchain生态系统的概念，详细探讨langchain、langerve和langmith，帮助读者全面了解langchain团队在生成式人工智能领域的布局。此外，本书还介绍了开源模型运行工具，为读者引入本地费的实验环境，让读者能够亲自动手进行实际作。
通过本书，读者可以真正体验到langchain在从原型到生产的llm应用开发和上线闭环体验方面的优势，全面了解langchain的概念、和应用，并且获得实际开发langchain应用的经验。本书示例丰富，内容通俗易懂，既可作入门教程，也可供相关技术人员参。

【作者简介】

:
    郭祖龙，驭势科技云平台研发经理。关注云原生可观测性、IoT相关技术、流式计算等。i认人丈夫，新晋奶爸，热爱运动，喜欢旅行。

【目录】

章 langchain生态系统概览 1

1.1 langchain生态系统的布局 2

1.1.1 langchain软件包的组织方式 4

1.1.2 langchain核心功能模块概览 5

1.2 从chat langchain应用看生态实践 10

1.2.1 读取和加载私域数据 11

1.2.2 数据预处理及存储 13

1.2.3 基于用户问题的数据检索 14

1.2.4 基于检索内容的应答生成 14

1.2.5 提供附带中间结果的流式输出 16

1.2.6 推理链的服务化和应用化 17

1.2.7 追逐生产环境的调研链和指标 18

第2章 环境准备 21

2.1 在vs code中开启并使用jupyter notebook 23

2.2 通过python-dotenv隐式加载环境变量 24

2.3 使用ollama加载大语言模型 25

第3章 角扮演写作实战 28

3.1 场景代码示例 29

3.2 场景代码解析 30

3.3 model i/o三元组 31

3.3.1 prompt模块 31

3.3.2 model模块 35

3.3.3 output parser模块 36

3.4 lcel语法解析：基础语法和接 40

3.4.1 runnable对象的标准接 40

3.4.2 runnable对象的输入和输出 41

3.4.3 runnable对象的动态参数绑定 41

3.4.4 审查链路结构和提示词 43

3.5 runnable sequence的基座：model i/o三元组对象 44

第4章 多媒体资源的摘要实战 46

4.1 场景代码示例 47

4.2 场景代码解析 50

4.3 document的加载与处理 51

4.3.1 文档加载器 51

4.3.2 文档转换器 51

4.3.3 文本分割器 52

4.4 3种核心文档处理策略 56

4.4.1 stuff策略：直接合并 56

4.4.2 mapreduce策略：分而治之 58

4.4.3 refine策略：循序迭代 61

4.5 lcel语法解析：runnablelambda和runnablemap 65

4.5.1 runnablelambda 65

4.5.2 runnablemap 68

第5章 面向文档的对话机器人实战 70

5.1 场景代码示例 71

5.2 场景代码解析 74

5.3 rag简介 75

5.3.1 什么是rag 75

5.3.2 rag的工作 77

5.4 langchain中的rag实现 78

5.5 retriever模块的实用算法概览 80

5.5.1 检索器融合 82

5.5.2 上下文压缩 83

5.5.3 自组织查询 85

5.5.4 时间戳权重 97

5.5.5 父文档回溯 99

5.5.6 多维度回溯 103

5.5.7 多角度查询 110

5.6 indeng api简介 113

5.6.1 删除模式 114

5.6.2 使用场景和方式 115

5.7 chain模块和memory模块 119

5.7.1 通过retrieval qa chain实现文档问答 120

5.7.2 通过conversational retrieval qa chain实现会话文档问答 121

5.7.3 通过memory模块为对话过程保驾护航 122

5.8 长上下文记忆系统的构建 124

5.8.1 会话记忆系统 125

5.8.2 语义记忆系统 125

5.8.3 生成式agent系统 126

5.8.4 长上下文记忆系统的构建要点 126

5.9 lcel语法解析：runnablepassthrough 128

5.10 runnable sequence的数据连接：retriever对象 130

第6章 自然语言交流的搜索引擎实战 134

6.1 场景代码示例 136

6.2 场景代码解析 137

……