趋近智
使用LangChain构建大型语言模型应用
章节 1: LangChain 框架介绍
框架的缘由
LangChain 的核心架构
设置开发环境
您的第一个LangChain应用
章节 2: 模型、提示与解析器
与LLM和聊天模型交互
使用 PromptTemplates 管理提示词
实现少样本提示
使用解析器结构化输出
动手实践：构建结构化数据提取器
章节 3: 构建用于顺序操作的链
链的基本原理
使用简单的LLM链
创建顺序链
使用路由器链实现条件逻辑
实践操作：一个内容生成流程
章节 4: 会话应用中的记忆功能
会话中状态的意义
用于短期回顾的缓冲区记忆
长对话的摘要记忆
使用窗口式和基于令牌的记忆
为链和代理增加记忆功能
实践：构建一个带记忆的聊天机器人
章节 5: 检索增强生成 (RAG) 的数据连接
RAG系统架构
使用文档加载器加载数据
文档分块处理
向量存储和嵌入
使用检索器获取数据
构建问答链
动手实践：基于您文档的问答
章节 6: 开发自主智能体
代理和工具介绍
代理、工具和工具集架构
应用内置工具
创建自定义工具
代理类型和执行器介绍
实操：一个网络搜索代理
您的第一个LangChain应用
使用 Kerb 更快构建 LLM 应用
简洁的语法。内置调试功能。从第一天起就可投入生产。
为 ApX 背后的 AI 系统而构建
这部分内容有帮助吗？
- LangChain Expression Language (LCEL), LangChain Developers, 2024 (LangChain) - LangChain表达式语言的官方文档，详细介绍了如何将模块化组件组合成可运行的链。
- OpenAI API Reference: Models, OpenAI, 2024 (OpenAI) - OpenAI语言模型的官方参考资料，包括GPT-3.5 Turbo，用于理解模型功能和API交互。
- LangChain Core Concepts, LangChain Developers, 2024 (LangChain) - LangChain核心架构概念的官方概述，包括可运行对象、提示、模型和解析器等组件，以及它们如何相互作用。
- Prompt engineering, OpenAI, 2024 (OpenAI) - OpenAI关于设计有效提示以优化模型性能和响应的最佳实践指南。
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