LangChain與大語言模型應用開發實踐

第1章 LangChain與智能應用開發概述 1

1.1 大語言模型技術發展歷程 1

1.1.1 什麼是大語言模型（LLM） 2

1.1.2 發展歷史時間線 2

1.1.3 大模型相關專業術語簡要闡述 4

1.1.4 環境準備 5

1.1.5 原理解析 6

1.2 LangChain框架核心價值 10

1.2.1 LangChain的介紹 10

1.2.2 LangChain在LLMs的重要性 11

1.3 典型應用場景分析 14

1.3.1 智能客服與問答系統 14

1.3.2 多語言翻譯與本地化 20

本章小結 26

本章習題 26

第2章 開發環境搭建 27

2.1 Python開發環境配置 28

2.1.1安裝Python 28

2.1.2 Python開發環境專業化配置 28

2.2 Lang Chain核心庫安裝 30

2.2.1 標準安裝流程與驗證 30

2.3 主流大語言模型API對接 31

2.3.1 OpenAI API接入 32

2.3.2 文心一言 (ERNIE)接入 32

2.4 Jupyter Notebook 實戰環境 34

2.4.1 基礎環境搭建 34

2.4.2 專業開發插件配置 35

本章小結 35

習題 36

第3章 LangChain 基礎應用開發 37

3.1 模型調用基礎接口 37

3.1.1 LangChain 模型接口概覽 38

3.1.2 基礎調用方法詳解 38

3.1.3 錯誤處理與最佳實踐 41

3.2 動態提示模板設計 43

3.2.1 LangChain 提示模板詳解 43

3.2.2 高級提示技巧與策略 44

3.2.3 實際案例分析 46

3.3 鏈式調用方法實踐 47

3.3.1 LangChain Chains 模塊詳解 48

3.3.2 鏈式調用的實際應用 50

3.3.3 自定義 Chains 的開發 51

3.4 對話記憶機制實現 51

3.4.1 LangChain Memory 模塊詳解 52

3.4.1 對話記憶的實際應用 52

3.4.2 高級記憶管理技巧 53

本章小結 54

本章習題 55

第4章 高級應用開發 56

4.1 文檔數據連接器應用 56

4.1.1 文檔數據連接器概述 56

4.1.2 連接器實現方法 57

4.1.3 應用案例分析 62

4.2 文本向量化處理工具 67

4.2.1 文本向量化概述 67

4.2.2 常見的向量化方法 67

4.2.3 文本向量化工具實現 68

4.2.4 應用案例分析 73

4.3 智能代理開發模式 76

4.3.1 智能代理定義 77

4.3.2 智能代理開發方法 78

4.3.3 實現智能代理 83

4.3.4 智能代理實現案例 88

4.4 復雜業務鏈設計 93

4.4.1 復雜業務鏈定義 93

4.4.2 業務鏈設計方法 93

4.4.3 業務鏈實現案例 99

本章小結 114

本章習題 114

第5章 行業項目實戰 115

5.1 智能客服系統開發 115

5.1.1項目介紹 115

5.1.2軟件設計 115

5.1.3軟件開發 116

5.2 文檔問答系統構建 123

5.2.1項目介紹 123

5.2.2軟件設計 124

5.2.3軟件開發 125

5.3自動化報告生成器開發實踐 130

5.3.1項目介紹 130

5.3.2軟件設計 131

5.3.3軟件開發 132

5.4業務知識庫增強系統構建 136

5.4.1項目介紹 137

5.4.2軟件設計 138

5.4.3軟件開發 138

本章小結 140

本章習題 141

第6章 性能優化與擴展 142

6.1 模型適配與微調 142

6.1.1 模型微調與適配相關概述 142

6.1.2 模型適配基礎 147

6.1.3 LangChain適配大模型應用實踐 151

6.2 緩存加速機制 155

6.2.1 緩存加速機制介紹 155

6.2.2 緩存類型介紹 156

6.2.3 基於Lang Chain框架的緩存加速實踐 159

6.3 分布式處理方案 161

6.3.1 LangChain分布式處理基本概念 162

6.3.2 LangChain分布式處理方案 163

6.4 監控與日誌系統 171

本章小結 173

本章習題 174

第7章 倫理與法律規範 175

7.1 數據隱私保護 175

7.1.1 數據隱私保護的重要性 175

7.1.2 數據隱私保護的原則 176

7.1.3 數據隱私保護的法律法規 178

7.1.4 數據隱私保護的技術與管理措施 178

7.1.5 基於 LangChain 的數據隱私保護實踐 180

7.2 模型偏見防範 182

7.2.1 模型偏見的成因與影響 182

7.2.2 模型偏見的檢測與評估 183

7.2.3 模型偏見的糾正與消除 184

7.2.4 基於 LangChain 的模型偏見防範實踐 185

7.3 知識產權合規 188

7.3.1 知識產權合規的重要性和挑戰 188

7.3.2 知識產權合規的法律法規與原則 189

7.3.3 知識產權合規的策略 190

7.3.4 基於 LangChain 的知識產權合規實踐 191

7.4 行業準入標準 195

7.4.1 行業準入標準的必要性與意義 195

7.4.2 行業準入標準的制定主體與內容 196

本章小結 197

本章習題 198

第8章 行業應用案例分析 199

8.1 教育領域應用 199

8.1.1 應用背景 199

8.1.2 技術方案 200

8.1.4 案例拓展-中公網校“小鹿老師” 202

8.2 醫療健康領域應用 203

8.2.1 應用背景 203

8.2.2 技術方案 203

8.2.4 案例拓展-阿斯利康藥品不良反應報告生成助手 205

8.3 金融服務領域應用 206

8.3.1 應用背景 206

8.3.2 技術方案 207

8.3.4 案例拓展-東方財富自研金融大模型 208

8.4 政務處理領域應用 209

8.4.1 應用背景 209

8.4.2 技術方案 210

8.4.4 案例拓展-基於NDAI大模型的政務元宇宙平臺 211

本章小結 213

本章習題 214

參考文獻與資源鏈接 215