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本書是專為初學者和對LangChain應用及大語言模型（LLM）應用感興趣的開發者而編寫的。本書以LangChain團隊於2024年1月發布的長期維護版本0.1為基礎，重點介紹了多個核心應用場景，並且深入探討了LCEL的應用方式。同時，本書圍繞LangChain生態系統的概念，詳細探討LangChain、LangServe和LangSmith，幫助讀者全面了解LangChain團隊在生成式人工智能領域的布局。此外，本書還介紹了開源模型運行工具，為讀者引入本地免費的實驗環境，讓讀者能夠親自動手進行實際操作。 通過本書，讀者可以真正體驗到LangChain在從原型到生產的LLM應用開發和上線閉環體驗方面的優勢，全面了解LangChain的概念、原理和應用，並且獲得實際開發LangChain應用的經驗。本書示例豐富，內容通俗易懂，既可作入門教程，也可供相關技術人員參考。

【本書要點】☆LangChain生態系統概覽☆環境準備☆角色扮演寫作實戰☆多媒體資源的摘要實戰☆文件導向的對話機器人實戰☆自然語言交流的搜尋引擎實戰☆快速建構互動式LangChain應用原型☆使用生態工具加速LangChain應用程式開發☆LangChain, LlamaIndex, AutoGen比較【內容簡介】本書分9章，第1章介紹LangChain的生態系統設定，並解析一個官方生產級應用Chat LangChain，幫助讀者初步認識該生態系統。第2章介紹Ollama的使用和llama2-chinese模型的部署，第3章到第6章結合應用場景深入講解LangChain的核心模組及LCEL語法和Runnable Sequence中的可用元件，包括第3章角色扮演寫作實戰，講解Model I/O三元組概念和應用。第4章探討如何使用LangChain處理多媒體資源中的文字內容。第5章講解Retriever模組機制和應用，以及檢索增強生成的流程及元件。第6章詳述利用Agent和思考鏈構建自然語言處理搜尋引擎，並介紹Callback模組。第7章介紹如何使用Streamlit和Chainlit框架快速轉化為本地和雲端應用。第8章深入講解LangSmith、LangServe和Templates&CLI三個關鍵工具，LangSmith用於監控LangChain應用，LangServe用於將應用部署至API，提高可存取性和性能，Templates&CLI用於快速啟動專案。第9章分析比較LangChain、LlamaIndex、AutoGen框架，探討LangChain Hub的應用場景和通用人工智慧的認知架構發展。