langchain编程. 2版 人工智能 李多多|
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作者:
李多多|
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出版社:
人民邮电
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ISBN:
9787115671424
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出版时间:
2025-07
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版次:
2
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装帧:
平装
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开本:
16
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页数:
210页
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作者:
李多多|
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出版社:
人民邮电
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ISBN:
9787115671424
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出版时间:
2025-07
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版次:
2
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装帧:
平装
售价
￥
47.80
6.8折
定价
￥69.80
品相
全新品相描述
上书时间2025-09-17
卖家超过10天未登录
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商品描述：
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主编：
紧贴前沿：内容基于langchain 0.3以及deeeekv30324模型，涵盖langgraph库
深入解析langchain六大组件：模型输入/输出、检索、链、记忆、代理与回调，系统掌握核心能力
实战大案例：从0到1构建多模态智能机器人，理论结合实践，带你轻松开启大模型应用之旅
配套丰富：随书详尽示例代码，快速上手，轻松驾驭大模型技术
目录：
章langchain简介1
1．1langchain的产生背景1
1．1．1大模型技术浪潮1
1．1．2大模型时代的开发范式5
1．1．3langchain框架的爆火6
1．2langchain核心概念和模块8
1．2．1模型i/o模块9
1．2．2rag模块9
1．2．3存储模块10
1．2．4工具模块11
1．2．5回调组件11
1．2．6lcel语法11
1．2．7langgraph库12
1．2．8小结14
1．3langchain与其他框架的比较15
1．3．1框架介绍15
1．3．2框架比较17
1．3．3小结18
第2章langchain初体验20
2．1开发环境准备20
2．1．1管理工具安装20
2．1．2源码安装21
2．1．3其他库安装21
2．2快速开始22
2．2．1模型组件22
2．2．2提示词模板组件24
2．2．3输出解析器组件25
2．2．4使用lcel进行组合26
2．2．5使用langsmith进行观测28
2．2．6使用langserve提供服务29
2．3佳安全实践31
第3章模型输入与输出33
3．1大模型解释33
3．1．1为什么模型输出不可控33
3．1．2输入对输出的影响34
3．2提示词模板组件37
3．2．1基础提示词模板37
3．2．2自定义提示词模板39
3．2．3使用fewshotprompttemte40
3．2．4示例选择器42
3．3大模型接45
3．3．1聊天模型46
3．3．2聊天模型提示词的构建46
3．3．3定制大模型接49
3．3．4扩展模型接54
3．4输出解析器54
第4章链的构建59
4．1链的基本概念59
4．2lcel语法探究59
4．3runnable对象接61
4．3．1schema属65
4．3．2invoke方法66
4．3．3stream方法68
4．3．4batch方法69
4．3．5astream_log方法70
4．3．6astream_events方法72
4．4lcel特74
4．4．1configurablefield74
4．4．2runnablelambda75
4．4．3runnablebranch75
4．4．4runnablepassthrough76
4．4．5runnableparallel76
4．4．6容错机制77
第5章rag介绍78
5．1rag技术概述78
5．2langchain中的rag组件81
5．2．1文档加载组件81
5．2．2文档分割组件82
5．2．3文档嵌入87
5．2．4向量存储92
5．2．5检索器96
5．2．6多文档联合检索104
5．2．7rag技术的关键挑战108
5．3rag实践108
5．3．1文档预处理过程108
5．3．2文档检索过程113
5．3．3方案优势118
第6章智能代理设计119
6．1智能代理的概念119
6．2langchain中的代理120
6．2．1llm驱动的智能代理120
6．2．2代理组件122
6．3langgraph库126
6．3．1langgraph核心概念127
6．3．2langgraph代理能力136
6．3．3使用langgraph构建代理应用143
第7章记忆系统152
7．1记忆系统介绍153
7．2短期记忆管理153
7．2．1保留对话153
7．2．2记忆窗机制154
7．2．3按条件筛选对话156
7．2．4创建对话摘要157
7．3长期记忆管理161
7．3．1基于向量的记忆存储161
7．3．2基于知识图谱构建结构化记忆168
7．4自定义记忆组件170
7．4．1方案说明170
7．4．2代码实践171
第8章回调机制177
8．1回调处理器177
8．2使用回调的两种方式179
8．2．1构造器回调179
8．2．2请求回调179
8．3实现可观测插件180
第9章构建多模态智能机器人183
9．1需求思与设计183
9．1．1需求分析183
9．1．2应用设计183
9．1．3slack应用配置185
9．2利用langchain开发应用189
9．2．1构建slack事件接189
9．2．2消息处理框架190
9．2．3实现多模态代理193
9．3应用监控和调优196
9．3．1应用监控197
9．3．2模型效果评估197
9．3．3模型备选服务198
9．3．4模型内容安全198
9．3．5应用部署198
0章社区和资源199
10．1langchain社区介绍199
10．1．1官方博客199
10．1．2项目代码与文档199
10．1．3社区贡献200
10．1．4参与社区活动201
10．2资源和工具201
10．2．1模板202
10．2．2langserve203
10．2．3langsmith205
10．2．4教程用例208
10．3langchain的未来展望208
10．3．1生态系统概览209
10．3．2变化与重构210
10．3．3发展计划210
内容简介：
langchain为开发者提供了一套强大而灵活的工具，使其能够轻松构建和优化大模型应用。本书以简洁而实用的方式引导读者入门大模型应用开发，涵盖langchain的核心概念、和特，通过实例细致解读了langchain框架的核心模块和源码，并结合deeeek等，为读者提供了在实际项目中应用langchain的指导。这一版在版的基础上进行了全面更新，并新增了对langgraph库的详细讲解等内容。无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，能够将langchain的独特之处融入编程实践。本书适合大模型应用开发初学者阅读。
作者简介：
李多多 后端工程师，曾在阿里云和绿盟科技担任研发工程师职务，我目前是一名独立开发者，同时是llm应用技术栈的布道师，专注于开源社区项目贡献和介绍。我擅长使用golang和python编程语言，曾参与了autogpt（开源社区个基于大模型的agent项目）和agenta（开源的提示词管理、评估、测试台）两个开源项目的代码贡献。我还具备从零到一开发基于大模型的人工智能应用的经验，比如智能阅读助手（://readergpt.fulltackllm.）。在早期，我撰写了许多关于langchain的中文文章（谷歌搜索的首页，收录了我所有的相关文章），并在线维护了一本名为llm应用开发实践的开源书籍（://aitutor.liduo./02langchain/021.html，用户3500，浏览量1万）。://github./moroli，公众号“llm应用全栈开发”作者。
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