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”。

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

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但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

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。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

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，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

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。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

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，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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