原文标题：大模型不再高冷，这本书带你轻松入门 LangChain
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
怜星夜思：
2、LangChain 的出现对大模型应用开发有什么影响？
3、除了自动客服系统之外，LangChain 还可以应用在哪些领域？
原文内容
在大模型领域，有一只当红小鸟受到越来越多开发者的青睐。这只小鸟来自 LangChain 的官方 logo，也是我们在社交平台上经常使用的动物 emoji 之一。有网友猜测，之所以选择鹦鹉作为 LangChain 的 logo，是因为大模型常被戏称为“随机鹦鹉”，即它只是模仿人类输出的文本，缺乏真正的理解能力。而 LangChain 则别出心裁地将鹦鹉（🦜）与链条（🔗）组合在一起，寓意其在提高大模型能力方面的作用。
Open AI 的 GPT、Meta 的 LLaMA、谷歌的 Gemini……过去一年多的时间里，我们见证了无数大模型的横空出世与更新换代，对于它们生成内容、处理数据的所谓超能力，也逐渐从不可思议变为见怪不怪。尽管大模型以迅雷不及掩耳之势闯入了我们的生活，甚至成为办公、学习场景中左膀右臂般的得力助手，但它仍有巨大的潜力等待开掘。要想让大模型与应用进行流畅沟通，并不是件简单的事情，需要一种特殊的工具来帮助我们实现这一点。
想象你正计划着出国旅行，而有这样一个应用，能帮助我们打点好旅行中的一切，从制定行程到预订机票酒店，都不需要你亲自动手。为了实现以上功能，它需要连接以下内容。
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GPT 等大模型：这个应用会利用大模型分析你的旅行偏好，并利用这些资料生成量身定制的旅行建议。必要时还能通过实时翻译功能帮助你与当地人无障碍沟通。
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你的数据：这些数据包括你的出行预算、你曾去过的旅行地、酒店和参与的游玩项目等，可能存储在数据库或文档中。
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地图服务：应用还集成了地图服务，以确保路线准确无误并为你提供导航。
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第三方预订平台 ：应用会连接至多个预订平台，从而轻松订好机票酒店。
这个无所不能的旅行助手，需要使用大模型、用户数据以及各种第三方平台。想必你已猜到，这便是 LangChain 的用武之地。
LangChain 相当于一种黏合剂，它提供一系列工具和功能，帮助开发者将多个大模型、数据源和工具集成到他们的应用中，并且简化了应用的开发流程。例如，借助记忆（memory）组件，它允许模型获得对上下文的“记忆”，从而保持用户与模型对话的连贯性；借助检索（retrieval）组件，模型可以轻松地从不同数据源中检索和组织数据，更快响应用户的需求；借助 LLM 类，用户可以自由切换各种模型，或者使用多个模型，而不必受到某一特定模型的约束与限制……通过 LangChain，开发者可以轻松创建更智能且高效的应用。
综上所述，LangChain 允许开发者根据自己的需求直接与大模型互动，开发一个大模型应用不再遥不可及。作为一个开源框架，LangChain 仅发布数月便成为 GitHub 上的热门项目，截至目前已揽获 80k+ 的星标数。
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LangChain 0.1 版本：本书代码基于 LangChain 首个稳定版本v0.1.0（2024年1月发布）编写，确保读者能够将理论知识转化为可靠的实际应用。
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实战代码示例：本书围绕自动客服系统的业务场景，通过多个精心设计的实战案例，引导读者巧妙运用 LangChain。书中附带的源代码将帮助读者快速掌握项目开发，实现从理论到实践的无缝对接。
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国内大模型接入：书中特别收录了百度千帆大模型平台的调用案例，确保读者能够无障碍探索并应用大模型技术。
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专业背景：本书作者作为 51CTO AIGC 精品课程的资深讲师，凭借丰富的教学经验和学员反馈，精心打磨出这本实用指南。书中融合了实战经验、学员反馈与专业课程精华，为大模型初学者提供了一份宝贵的学习资源。
本书深入介绍了 LangChain 平台和大模型的核心概念、应用和实战经验。从 LangChain 的架构出发，逐一讲解了模型输入/输出、检索、链、记忆和代理等核心组件，并结合丰富的开发场景以详细的代码呈现给读者。
此外，本书还将通过几个具体案例来展示如何综合运用所学知识，通过这些案例，读者不仅可以掌握 LangChain 的实用技术，还可以提升解决实际问题的能力。
本书既适合初学者快速入门 LangChain，深入了解大模型领域的最新技术，也适合专业开发者拓展技能，上手大模型应用的开发。
崔皓，华中科技大学硕士，资深架构师，51CTO 平台特约作者、社区编辑、AIGC 大模型应用实战精品班讲师。在大模型领域拥有丰富的教学经验，并协助企业成功实施大模型项目。曾在惠普负责企业服务交付工作长达 9 年，近几年专注于大模型技术的实际应用和企业数字化转型。著有《分布式架构原理与实践》。