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，将所学知识应用到实践中。

本书适合具备 Python 编程基础、对人工智能和自然语言处理感兴趣的读者阅读。通过学习本书，读者将掌握使用LangChain开发LLM应用的思路和方法，能够独立设计和实现各类智能应用系统。同时，本书也力求与时俱进，紧跟 LangChain和LLM技术的最新发展，为读者提供前沿的见解和指引。

在撰写这本介绍LangChain框架的书籍过程中，我深切地感受到开源社区的力量。LangChain的发展离不开全球开发者的积极贡献和真知灼见。在此，向所有为 LangChain 项目做出贡献的个人和组织表示衷心的感谢，你们的智慧结晶为 LLM 应用开发铺平了道路，也为本书的写作提供了重要参考。衷心感谢清华大学出版社对本书出版给予的大力支持。最后，感谢我的家人在我埋头写作之时给予的理解、支持和鼓励，你们的关爱是我不竭的动力源泉。

LangChain是一个蓬勃发展的开源项目，新的想法和实现方案层出不穷。受篇幅所限，本书无法面面俱到地涵盖所有内容。希望读者在学习之余，多查看LangChain的官方文档和代码仓库，与社区保持同步。也殷切期盼读者能够从本书汲取灵感、开阔视野，将LangChain和LLM技术应用到更多领域，创造出令人惊叹的智能应用。让我们携手共进，用创新点亮人工智能的未来!

限于作者水平，书中难免存在疏漏和不足，敬请读者不吝赐教，可通过电子邮件(404905510@qq.com)、GitHub Issues等方式与我交流。您的宝贵意见将帮助我改进后续的版本，提供更优质的学习内容。

最后，预祝各位读者学有所成，在LangChain和LLM应用开发的道路上一往无前。在人工智能快速发展的时代，唯有保持开放的心态和持续学习的热情，方能驾驭万千变化，创造无限可能。让我们一起乘风破浪，拥抱人工智能的美好明天!

姜春茂

2025年春于福州