趋近智
LangChain：打造生产级大语言模型应用
章节 1: 高级 LangChain 架构与定制
LangChain 表达式语言 (LCEL) 内部机制
异步操作与并发
定制核心组件：大语言模型、提示词、解析器
高级输出解析策略
管理复杂链中的状态
调试 LangChain 执行流程
动手实践：构建自定义链组件
章节 2: 构建精巧的代理与工具
代理架构：ReAct、Self-Ask、规划与执行
开发代理专用定制工具
处理工具错误与智能体恢复
多智能体系统与协作模式
结构化工具调用与函数集成
智能体执行追踪与分析
实践：使用自定义API工具构建代理
章节 3: 进阶记忆管理方法
高级记忆类型比较
实现持久化记忆存储
上下文窗口管理策略
自定义内存模块开发
将记忆功能与代理和链条结合
处理异步应用中的内存
动手实践：实现向量存储记忆
章节 4: 生产级数据整合与检索
进阶文档加载与转换
规模化向量数据库的选择与优化
高级索引策略
混合搜索的实现
重排与查询转换
数据更新与一致性维护
实践：构建优化的RAG管道
章节 5: 评估、监控与可观测性
LangSmith 生产环境应用介绍
定义自定义评估指标
自动化评估流程
使用 LangSmith 进行调试和根本原因分析
应用性能与成本监控
与第三方可观测性平台结合
人工参与反馈与标注
实践：使用 LangSmith 评估智能体
章节 6: 优化和扩展 LangChain 应用
查明性能瓶颈
LLM调用优化方法
成本管理与令牌用量追踪
扩展数据检索系统
处理高并发和吞吐量
离线任务的批量处理
实践：LangChain 链的性能调优
章节 7: 生产部署策略
为部署构建 LangChain 项目结构
使用 Docker 将 LangChain 应用容器化
部署方案：服务器、Kubernetes、无服务器
LangChain 的无服务器部署模式
管理环境变量和敏感信息
搭建 CI/CD 流水线
蓝绿部署与金丝雀部署策略
动手实践：通过 Docker 部署 LangChain 应用
章节 8: LangChain 应用中的安全考量
认识LLM应用中的攻击途径
输入验证与清洗
缓解提示注入风险
安全的输出处理与解析
保护自定义工具和API交互
数据隐私与敏感信息处理
依赖项安全管理
实践：实现输入验证
输入验证与清洗
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
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- OWASP Top 10 for Large Language Model Applications, OWASP Foundation, 2023 (OWASP Foundation) - 关于LLM应用程序最关键安全风险的权威指南，对提示注入和不安全工具使用提供了重要见解。
- Input Validation Cheat Sheet, OWASP Foundation, 2023 - 提供了在各种应用场景中实施稳健输入验证的基本最佳实践和常见缺陷。
- Pydantic Documentation, Pydantic Development Team, 2024 - 使用Pydantic进行基于模式的数据验证的官方资料，对于为LLM工具定义稳健的接口特别重要。
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