"本书全面深入地探讨了AI生成大模型的领域，从AI的历史探源、生成式模型在不同领域的应用（文本、图片、声乐、视频及多模态模型），到大型语言模型（如GPT）的运作机制、预训练、可扩展架构及其适应性。通过详细介绍LangChain的概念、应用、安装方法及如何利用LangChain进行软件开发和数据科学，本书为读者提供了一个关于AI生成大模型应用的全景视图。 本书共11章，覆盖了AI生成大模型的理论基础、LangChain的初识与入门、进阶使用、在软件开发和数据科学中的应用及生成式AI的未来展望等多个方面。第1~3章介绍AI生成大模型的基础知识，如AI历史、生成式模型在不同领域的应用、大型语言模型如GPT的基础和LangChain的初识与入门。第4~6章深入LangChain的进阶使用，探讨Agent构建、文档查询工具、聊天机器人开发，提供实战案例和技术细节。第7~9章聚焦LangChain在软件开发和数据科学的应用及定制LLM输出的策略，介绍编程、自动化软件开发、数据探索技术方法及LLM输出优化。第10章和第11章讨论LLM在生产环境的应用、监控、回调处理，以及生成式AI的未来展望，包括其潜力、社会影响和挑战，旨在为读者提供从入门到进阶的全面知识，适合不同背景的读者深入学习和应用。 本书特色在于其理论与实践相结合的方法论，适合对AI生成大模型感兴趣的学生、研究人员和软件开发者。书中不仅详细介绍了AI生成大模型的基础知识和前沿技术，还提供了丰富的实践指导和案例分析，帮助读者掌握如何在实际项目中应用这些技术。此外，配套资源丰富，包括示例代码、工具安装指南和案例研究，极大地增强了本书的实用性和指导性。无论是AI领域的新手还是有经验的开发者都能从中获得必要的知识和灵感。 "

陆梦阳，目前任职于世界500强中排名第26位的思科公司，担任客户网络系统数字化与自动化解决方案的主导工程师。期间，成功领导了多项针对全球500强企业的网络架构自动化项目，涵盖台积电、香奈儿、SAP等知名企业，专注于思科DNA Center AI智能网络日志分析的研究方向。在央企外派至肯尼亚期间，主导与当地AI数据标注公司Sama的合作，共同开发了口罩检测及社交距离监测系统，有效地管理了建筑施工项目中的疫情风险。Sama公司作为OpenAI公司的重要数据标注供应商，为ChatGPT模型提供了大量的数据标注服务。作为项目负责人，与Sama公司的合作项目提供了参与超级大语言模型数据训练的宝贵经验和视角。此外，发表了《基于Transformer模型的安全事故分类研究》等学术论文，体现了在该领域的深入研究与贡献。

前言 随着人工智能技术的突飞猛进，生成式AI大模型，特别是像GPT这样的语言模型和图像生成模型，在众多领域的应用已经成为一种革命性的力量。这些模型不仅改变了我们与文本、图像和视频进行交互的方式，还为自动化、创造性解决方案和智能系统的开发开辟了新的可能性。从业界到学术界，对这些技术的探索和应用已经超越了初期的好奇，步入了深度整合和创新应用的新阶段。 目前笔者在一家全球500强外企担任AI工程师，作为一名早期开始研究AI的工程师，笔者亲历了生成式AI从理论概念到实际应用的全过程。在这个过程中，笔者目睹了LangChain框架的诞生和发展，它不仅解决了大型语言模型（Large Language Model，LLM）的局限性，还开启了通过AI增强软件工具的新纪元。LangChain的出现，标志着构建和利用AI模型的重大转变，尤其是在提升AI应用的复杂度和效率方面。 本书旨在为读者提供从生成式AI的基础知识到LangChain框架的高级应用的全面指南，通过深入浅出的解释、实际案例分析及详细的步骤指导，帮助读者理解并掌握LangChain的强大功能，进而开发出更智能、更高效的应用。 在编写本书的过程中，笔者不仅回顾了自己在AI研究和应用开发中的经验，也深入研究了最新的技术进展和实际案例。这一过程不仅加深了笔者对生成式AI技术潜力的认识，也让笔者对其未来的社会影响和发展前景有了更深刻的思考。笔者希望通过分享这些知识和见解，能够激发读者对AI技术的热情，推动更多的技术创新和应用，共同探索生成式AI的未来。 无论是对AI技术充满好奇的初学者，还是希望深入理解和应用LangCha...