大模型已經火熱了很長的時間了，學會使用大模型來提升工作效率已經成為了一種新技能，那什麽是大模型呢？這裏簡單地闡述一下：
大語言模型 (large language model，LLM)是一種語言模型，由具有許多參數（通常數十億個權重或更多）的人工神經網路組成，使用自監督學習或半監督學習對大量未標記文本進行訓練。
大語言模型在 2018 年左右出現，並在各種任務中表現出色。這個術語沒有正式的定義，但它通常指的是參數數量在數十億或更多數量級的深度學習模型。大型語言模型是通用的模型，在廣泛的任務中表現出色，而不是針對一項特定任務（例如情感分析、命名實體辨識或數學推理）進行訓練。也就是說大模型是具有很多很多參數的一種人工智慧模型。
目前有哪些常用的大模型呢？這裏和大家分享一些 Top 級常用模型：
為什麽需要LangChain
大模型一般有兩種形態「呈現」在我們的眼前，一種是訓練好的那種二進制的檔，另一種是將大模型的二進制檔進行部署之後暴露出一些相應的介面。當實際的一個新計畫交接到你手上時，你可能會設計很多的 API 來完成整個計畫。也有可能會遇到許多 API 介面設計、數據模型的構建等問題等等。那麽此時就存在一個問題，對於一個大模型的套用開發者來說，要去研究每一個介面都將會非常耗時。
此時 LangChain 就出現了，LangChain 是一個整合框架，它為開發者提供了一系列的工具和元件，以便於建立由大型語言模型（LLM）和聊天模型支持的應用程式，使得基於這個框架我們可以快速建立我們的套用。
什麽是LangChain
上文提到我們為什麽需要 LangChain，那這裏我們總結一下到底什麽是 LangChain，LangChain 是一個用於開發由語言模型驅動的應用程式框架。它被創造出來旨在簡化構建高級語言模型應用程式的過程，提供一套工具、元件和介面，以便於建立由大型語言模型（LLM）和聊天模型支持的應用程式。
LangChain 的結構如上所示，可以看出其核心的模組有：
LangChain 庫：這是一個 Python 和 JavaScript 庫。包含一些常見的元件的介面和整合。
LangChain Templates： 提 示樣版，是指生成提示的可重復的方式，適用於各種任務。
LangServe： 一個用於將 LangChain 鏈部署為 REST API 的庫，便於我們在部署的時候進行使用。
LangSmith： 一個用於構建生產級 LLM 應用程式的平台。 它允許您偵錯、測試、評估和監控基於任何 LLM 框架構建的鏈和智慧代理，並無縫整合 LangChain（用於構建 LLM 的首選開源框架）。
LangChain的六大核心元件
從上述的結構圖中，我們發現 LangChain 有六大核心元件：
模型 I/O (Model I/O)：這個元件是與語言模型進行互動的介面，LangChain 提供了與多種語言模型（如LLMs）互動的標準介面，允許開發者將文本格式化為模型輸入。
數據連線 (Data Connecti on)： 該元件提供了文件載入器和文件轉換器等工具，用於將非結構化文本轉換為可處理的數據，從而讓語言模型更容易與它們互動。 也就是說 LangChain 提供了載入、轉換、儲存和查詢數據的構建塊。
鏈 (Chains)： 基礎鏈（LLMChain）是一個簡單的鏈，它圍繞語言模型添加了一些功能，並在整個 LangChain 中廣泛使用。 比如說我們需要將多個 LLM 模型進行連線的時候，此時 Chains 將發揮巨大的作用。
記憶 (Memory)： 這個好理解，該元件在鏈之間儲存和傳遞資訊，實作對話的上下文感知能力。 也就是基於該元件能讓大模型了解到「之前想的話，做的事」，這對於構建能夠記住先前互動場景的套用將變得十分的重要。
代理 (Agents)： 代理使用語言模型來自動決策和執行動作，完成任務。 比如確定執行哪些操作，以及它們的執行順序等。
回呼 (Callbacks)： 提供了連線到 LLM 申請的各個階段的功能，用於日誌記錄、監控和流傳輸等任務等等。
基於上述的一些 LangChain 的核心元件，套用開發者可以非常方便的構建 LLM 套用，這些元件覆蓋了從模型 I/O 到數據增強，從鏈到記憶，以及從 Agent 到回呼處理器的全方位功能。LangChain 作者考慮得很到位。
快速掌握 LangChain
LangChain 設計非常巧妙使得它非常強大，那麽我們如何快速系統學習 LangChain，並掌握它快速搭建我們自己的 LLM 套用呢？這裏就不得不提最近閱讀的一本新書了——LangChain 黑皮書【LangChain 編程從入門到實踐】。
這本書在一定程度上算一本入門書，同時也是一本實踐書，書籍封面設計得很有科技感：
這本書主要講了些什麽內容呢？
作為讀者，我仔仔細細地研讀了一下這本書，把書中每一章的內容總結出來與大家分享：
第一章：LangChain 簡介 ： 作者首先介紹了 LangChain 的產生背景，包括大模型技術的發展浪潮和大模型時代的開發範式。隨後，詳細闡述了 LangChain 框架的核心概念和模組。
第二章：LangChain 初體驗 ：作者介紹了有關 LangChain 開發環境搭建的相關知識點，以及如何開始的快速指南。透過語言模型、提示樣版、輸出解析器等基礎元件的介紹，讀者可以快速了解如何使用 LangChain 進行基本的開發工作。
第三章：模型輸入與輸出 ：本章作者講解大模型的原理，解釋了模型輸出不可控的原因以及輸入對輸出的影響。同時，詳細介紹了提示樣版元件和大模型介面的使用。
第四章：鏈的構建 ： 本章深入講解了鏈的基本概念和 Runnable 物件介面，探討了 LCEL 高級特性和 Chain 介面的使用。透過對話場景、基於文件問答場景等專用 Chain 的介紹，展示了如何在不同場景下構建鏈。
第五章：RAG技術 ：作者在本章節詳細介紹了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術的概述和在 LangChain 中的實作。透過文件預處理、文件檢索等實踐過程的介紹，展示了如何利用 RAG 技術增強生成的效果。
第六章：智慧代理設計 ：作者介紹了智慧代理的概念，並詳細講解了 LangChain 中的代理設計。
第七章：記憶元件 ：較大篇幅講解了記憶系統的重要性，並介紹了 LangChain 中的記憶元件型別。透過記憶元件的套用和實戰案例，展示了如何將記憶元件接入代理並實作不同記憶元件的結合。
第八章：回呼機制 ：作者介紹了回呼處理器的概念和使用回呼的兩種方式。透過實作可觀測性外掛程式的介紹，指導讀者如何在 LangChain 中實作回呼機制。
第九章：構建多模態機器人 ： 作者透過一個完整的實戰案例，指導讀者如何從需求分析到套用設計，再到套用監控和調優，構建一個多模態智慧機器人。本章的內容不僅提供了技術指導，還涉及了套用部署和模型效果評估等實際問題。
想必在這些章節的詳細介紹之下，你對 LLM 以及 LangChain 應該有一個非常清晰的認識了，對學習 LangChain 該學習哪些知識也非常熟悉了。擁有了這本書就有了快速掌握 LangChain 技能的能力。
通篇內容看下來，總結了一下這本書的幾大特點：
內容豐富：內容涵蓋了 LangChain 的產生背景、核心概念和模組、開發環境準備、模型輸入與輸出、鏈的構建、RAG 技術、智慧代理設計、記憶元件、回呼機制，以及構建多模態機器人等多個方面。
可操作性強：每一章節都配有詳細的範例程式碼和操作指導，使理論與實踐相結合，易於讀者理解和掌握。
講解細致：通俗易懂的語言，配合大量的圖表和程式碼範例，使得復雜的技術概念變得生動和易於理解。
誰適合讀這本書
大模型 LLM 是人工智慧方向的技術，LangChain 自然而然也屬於 AI 技術，那麽這本好書適合哪些讀者呢？我覺得適合以下人群：
大模型初學者 ：對於那些剛步入編程世界，對人工智慧和大模型技術充滿好奇的新手來說，本書提供了一個結構化的入門路徑。透過作者細致的講解和豐富的範例，初學者可以逐步建立起對大模型套用開發的基礎知識和理解。
軟體工程師 ： 對於在軟體工程領域工作，特別是對機器學習和人工智慧套用開發感興趣的工程師，本書提供了實際的開發指南和最佳實踐，有助於他們快速掌握 LangChain 框架並在計畫中得以套用。
數據科學家 ： 本書深入講解了大模型的原理和套用，能夠幫助數據科學家更好地理解和運用這些模型來解決復雜的數據分析問題。
機器學習工程師 ： 對於專註於機器學習的專業人員，幫助他們最佳化模型效能，提升演算法的準確性和效率。 書中的高級特性和實戰案例對於希望在大模型技術上進一步深入的讀者尤其有價值。
技術愛好者和自學者 ： 對於那些對最新技術充滿熱情，喜歡自學新知識的技術愛好者，本書不僅易於理解，而且提供了足夠的深度，可以滿足他們探索和實驗的需求。
計畫經理和技術決策者 ： 對於負責技術計畫的管理人或者需要做出技術決策的高層人員，理解大模型技術的套用和潛力對於計畫的成敗至關重要，幫助做出更好的產品。
一鍵購買
新書上市，優惠限量搶
添加微信 crossin123 ，加入編程教室共同學習 ~
感謝 轉發 和 點贊 的各位~
