"《LangChain大模型开发实践》旨在提供一个全面、系统的LangChain学习指南。全书共7章，循序渐进地介绍LangChain的核心概念和使用方法。第1章讨论人工智能、大语言模型的发展历程和应用场景，阐述LangChain框架的设计理念和优势； 第2章详细介绍如何搭建LangChain的开发环境，引导读者编写第一个LangChain程序； 第3、4章深入剖析LangChain的基础组件和领域特定语言LCEL，帮助读者掌握构建大语言模型应用的关键技能； 第5~7章通过多个实战项目，展示如何使用 LangChain构建智能问答系统、智能文档助手和知识图谱应用，将所学知识应用到实践中。 适合具备一定Python 编程基础、对人工智能（特别是自然语言处理、大语言模型）感兴趣的读者阅读，读后可以掌握使用LangChain开发大语言模型应用的思路和方法，独立设计和实现智能应用系统。 "

姜春茂是福建理工大学计算机科学与数学学院教授，CCF开源发展委员会执行委员，CAAI粒计算与知识发现专委会委员，已发表30余篇SCI论文，已出版多部教材

前言 当今世界，人工智能和自然语言处理技术正以前所未有的速度发展，大语言模型(Large Language Model，LLM)的出现标志着自然语言理解和生成能力的重大突破。LLM使得计算机能够以接近人类的方式理解、分析和生成自然语言，为构建更加智能化、个性化的应用系统提供了新的可能。然而，如何利用 LLM的能力，将其与各类数据源、知识库和外部工具相结合，开发真正有价值、易部署的智能应用，仍然是一个巨大的挑战。 LangChain是一个专为解决这一挑战而诞生的开源框架。它为LLM应用开发提供了一套灵活、模块化的工具集，使开发者能够快速构建和扩展基于 LLM 的应用程序。通过 LangChain，可以方便地将LLM与各种数据源相连接，实现知识增强； 可以使用 Agents技术编排LLM和外部工具的协同工作，执行复杂的认知任务； 还可以基于 Callbacks 机制实现应用程序各组件之间的交互与数据流动，搭建端到端的智能应用系统。 本书旨在为读者提供一个全面、系统的LangChain学习指南。全书共分为7章，循序渐进地介绍了LangChain的核心概念和使用方法。第1章讨论人工智能、LLM的发展历程和应用场景，阐述LangChain框架的设计理念和优势。第2章详细介绍如何搭建LangChain的开发环境，引导读者编写第一个LangChain程序。第3章和第4章深入剖析LangChain的基础组件和领域特定语言LCEL，帮助读者掌握构建LLM应用的关键技能。第5~7章则通过几个实战项目，展示如何使用 LangChain构建智能问答系统、智能文档助手和知识图谱应用，将...