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
使用解析器结构化输出
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？
- Output Parsers, LangChain Contributors, 2024 (LangChain) - LangChain 输出解析器的官方文档，详细介绍了它们的目的以及用于结构化 LLM 响应的各种实现。
- Pydantic Documentation, Samuel Colvin and Pydantic Contributors, 2024 - Pydantic 的官方文档，这是一个用于数据解析、验证和序列化的 Python 库，对 PydanticOutputParser 至关重要。
- Prompt Engineering Guide, Dair.ai, Shubham Saboo, and Contributors, 2024 - 关于提示工程技术的综合指南，其中包括指导大型语言模型生成结构化格式响应的策略。
- Tool use (Function calling), OpenAI, 2024 (OpenAI) - OpenAI 关于函数调用的官方指南，展示了大型语言模型生成结构化 JSON 输出以与外部工具和 API 交互的方法。
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