LangChain为开发者提供了一套强大而灵活的工具，使其能够轻松构建和优化大模型应用。本书以简洁而实用的方式引导读者入门大模型应用开发，涵盖LangChain的核心概念、原理和高级特性，并为读者提供了在实际项目中应用LangChain的指导。
本书从实际的例子出发，细致解读LangChain框架的核心模块和源码，使抽象的概念变得具体。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，能够将LangChain的独特之处融入自己的编程实践中。阅读本书，一起探索LangChain编程的奇妙世界吧！
本书适合大模型应用开发初学者阅读。

李多多（@莫尔索），在大模型应用落地方面有丰富的经验，为知名项目AutoGPT、LangChain框架等贡献过代码，撰有开源电子书《LLM应用开发实践》。“莫尔索随笔”公众号主理人，致力于大模型技术普及。

前言
第1章 LangChain简介
1.1 LangChain的产生背景
1.1.1 大模型技术浪潮
1.1.2 大模型时代的开发范式
1.1.3 LangChain框架的爆火
1.2 LangChain核心概念和模块
1.2.1 模型I/O模块
1.2.2 检索模块
1.2.3 链模块
1.2.4 记忆模块
1.2.5 代理模块
1.2.6 回调模块
1.3 LangChain与其他框架的比较
1.3.1 框架介绍
1.3.2 框架比较
1.3.3 小结
第2章 LangChain初体验
2.1 开发环境准备
2.1.1 管理工具安装
2.1.2 源码安装
2.1.3 其他库安装
2.2 快速开始
2.2.1 语言模型
2.2.2 提示模板
2.2.3 输出解析器
2.2.4 使用LCEL进行组合
2.2.5 使用LangSmith进行观测
2.2.6 使用LangServe提供服务
2.3 最佳安全实践
第3章 模型输入与输出
3.1 大模型原理解释
3.1.1 为什么模型输出不可控
3.1.2 输入对输出的影响
3.2 提示模板组件
3.2.1 基础提示模板
3.2.2 自定义提示模板
3.2.3 使用FewShotPromptTemplate
3.2.4 示例选择器
3.3 大模型接口
3.3.1 聊天模型
3.3.2 聊天模型提示词的构建
3.3.3 定制大模型接口
3.3.4 扩展模型接口
3.4 输出解析器
第4章 链的构建
4.1 链的基本概念
4.2 Runnable对象接口探究
4.2.1 schema
4.2.2 invoke
4.2.3 stream
4.2.4 batch
4.2.5 astream_log
4.3 LCEL高级特性
4.3.1 ConfigurableField
4.3.2 RunnableLambda
4.3.3 RunnableBranch
4.3.4 RunnablePassthrough
4.3.5 RunnableParallel
4.3.6 容错机制
4.4 Chain接口
4.4.1 Chain接口调用
4.4.2 自定义Chain实现
4.4.3 工具Chain
4.5 专用Chain
4.5.1 对话场景
4.5.2 基于文档问答场景
4.5.3 数据库问答场景
4.5.4 API查询场景
4.5.5 文本总结场景
第5章 RAG
5.1 RAG技术概述
5.2 LangChain中的RAG组件
5.2.1 加载器
5.2.2 分割器
5.2.3 文本嵌入
5.2.4 向量存储
5.2.5 检索器
5.2.6 多文档联合检索
5.2.7 RAG技术的关键挑战
5.3 检索增强生成实践
5.3.1 文档预处理过程
5.3.2 文档检索过程
5.3.3 方案优势
第6章 智能代理设计
6.1 智能代理的概念
6.2 LangChain中的代理
6.2.1 LLM驱动的智能代理
6.2.2 LangChain中的代理
6.2.3 代理的类型
6.2.4 自定义代理工具
6.3 设计并实现一个多模态代理
第7章 记忆组件
7.1 构建记忆系统
7.2 记忆组件类型
7.2.1 ConversationBufferMemory
7.2.2 ConversationBufferWindowMemory
7.2.3 ConversationEntityMemory
7.2.4 ConversationKGMemory
7.2.5 VectorStoreRetrieverMemory
7.2.6 ConversationSummaryMemory
7.2.7 ConversationSummaryBufferMemory
7.2.8 VectorStoreRetrieverMemory
7.3 记忆组件的应用
7.3.1 将记忆组件接入代理
7.3.2 自定义记忆组件
7.3.3 不同记忆组件结合
7.4 记忆组件实战
7.4.1 方案说明
7.4.2 代码实践
第8章 回调机制
8.1 回调处理器
8.2 使用回调的两种方式
8.2.1 构造器回调
8.2.2 请求回调
8.3 实现可观测性插件
第9章 构建多模态机器人
9.1 需求思考与设计
9.1.1 需求分析
9.1.2 应用设计
9.1.3 Slack应用配置
9.2 利用LangChain开发应用
9.2.1 构建Slack事件接口
9.2.2 消息处理框架
9.2.3 实现多模态代理
9.3 应用监控和调优
9.3.1 应用监控
9.3.2 模型效果评估
9.3.3 模型备选服务
9.3.4 模型内容安全
9.3.5 应用部署
第10章 社区和资源
10.1 LangChain社区介绍
10.1.1 官方博客
10.1.2 项目代码与文档
10.1.3 社区贡献
10.1.4 参与社区活动
10.2 资源和工具推荐
10.2.1 模板
10.2.2 LangServe
10.2.3 LangSmith
10.2.4 教程用例
10.3 LangChain的未来展望
10.3.1 生态系统概览
10.3.2 变化与重构
10.3.3 发展计划