目录

第1章LangChain与智能应用开发概述1

1.1大语言模型技术发展历程2

1.1.1什么是大语言模型2

1.1.2发展历史时间线3

1.1.3大语言模型相关专业术语简要阐述5

1.1.4环境准备6

1.1.5原理解析7

1.2LangChain框架核心价值11

1.2.1LangChain简介11

1.2.2LangChain的重要性12

1.3典型应用场景分析14

1.3.2多语言翻译与本地化20

本章小结23

本章习题23

第2章开发环境搭建25

2.1Python基础开发环境搭建26

2.1.1环境准备26

2.1.2虚拟环境的创建与管理30

2.2LangChain核心库及依赖库安装31

2.2.1LangChain核心包及扩展依赖安装31

2.2.2环境验证及测试34

2.3国内主流大模型API接入实战35

2.3.1实践案例一: LangChain接入文心一言35

2.3.2实践案例二: LangChain接入智谱清言37

2.3.3实践案例三: LangChain接入通义千问38

本章小结39

本章习题40

第3章LangChain基础应用开发41

3.1模型调用基础接口42

3.1.1LangChain模型接口概览42

3.1.2基础调用方法详解43

3.1.3错误处理与最佳实践45

3.2动态提示模板设计46

3.2.1LangChain提示模板详解46

3.2.2高级提示技巧与策略47

3.2.3实际案例分析49

3.3链式调用方法实践50

3.3.1LangChain Chains 模块详解50

3.3.2链式调用的实际应用51

3.3.3自定义Chains的开发52

3.4对话记忆机制实现53

3.4.1LangChain Memory模块详解53

3.4.2对话记忆的实际应用53

3.4.3高级记忆管理技巧54

本章小结55

本章习题55

第4章LangChain高级应用开发56

4.1文档数据连接器应用57

4.1.1文档数据连接器概述57

4.1.2文档数据连接器实现方法58

4.1.3应用案例分析61

4.2文本向量化处理工具65

4.2.1文本向量化概述65

4.2.2常见的向量化方法65

4.2.3文本向量化工具实现66

4.2.4应用案例分析70

4.3智能代理开发模式72

4.3.1智能代理定义73

4.3.2智能代理开发方法73

4.3.3实现智能代理76

4.3.4智能代理实现案例80

4.4复杂业务链设计83

4.4.1复杂业务链定义84

4.4.2业务链设计方法84

4.4.3业务链实现案例88

本章小结97

本章习题98

第5章行业项目实战99

5.1.1项目介绍100

5.1.2软件设计101

5.1.3软件开发101

5.2文档问答系统构建106

5.2.1项目介绍107

5.2.2软件设计108

5.2.3软件开发109

5.3自动化报告生成器开发实践113

5.3.1项目介绍113

5.3.2软件设计114

5.3.3软件开发115

5.4业务知识库增强系统构建120

5.4.1项目介绍120

5.4.2软件设计121

5.4.3软件开发121

本章小结124

本章习题124

第6章性能优化与扩展125

6.1模型微调与适配126

6.1.1模型微调与适配相关概述126

6.1.2模型适配基础130

6.1.3LangChain适配大模型应用实践134

6.2缓存加速机制138

6.2.1缓存加速机制介绍138

6.2.2缓存类型介绍139

6.2.3基于LangChain框架的缓存加速实践142

6.3分布式处理方案145

6.3.1LangChain分布式处理基本概念145

6.3.2LangChain分布式处理方案146

6.4监控与日志系统154

本章小结156

本章习题156

第7章伦理与法律规范157

7.1数据隐私保护158

7.1.1数据隐私保护的重要性158

7.1.2数据隐私保护的原则159

7.1.3数据隐私保护的法律法规161

7.1.4数据隐私保护的技术与管理措施161

7.1.5基于LangChain的数据隐私保护实践163

7.2模型偏见防范165

7.2.1模型偏见的成因与影响165

7.2.2模型偏见的检测与评估166

7.2.3模型偏见的纠正与消除167

7.2.4基于LangChain的模型偏见防范实践167

7.3知识产权合规171

7.3.1知识产权合规的重要性和挑战171

7.3.2知识产权合规的法律法规与原则172

7.3.3知识产权合规的策略172

7.3.4基于LangChain的知识产权合规实践174

7.4行业准入标准178

7.4.1行业准入标准的必要性与意义178

7.4.2行业准入标准的制定主体与内容179

本章小结180

本章习题180

第8章行业应用案例分析181

8.1教育领域应用182

8.1.1应用背景182

8.1.2技术方案183

8.1.3案例拓展——中公网校“小鹿老师”184

8.2医疗健康领域应用185

8.2.1应用背景185

8.2.2技术方案186

8.2.3案例拓展——阿斯利康药品不良反应报告生成助手187

8.3金融服务领域应用188

8.3.1应用背景188

8.3.2技术方案189

8.3.3案例拓展——东方财富自研金融大模型190

8.4政务处理领域应用191

8.4.1应用背景191

8.4.2技术方案192

8.4.3案例拓展——基于NDAI大模型的政务元宇宙平台193

本章小结194

本章习题195

参考文献196

※内容简介

本书系统讲解Lang Chain框架与大语言模型应用开发的核心知识、实战技能及行业落地方案，从基础原理、开发环境搭建，到高级技术、行业实战与规范优化，全面覆盖从理论到实践的全链路内容。

本书兼具理论系统性、实操指导性与行业前瞻性，配套完整代码示例、课后习题与拓展资源，适合应用型本科院校相关专业作为教材，也可供AI领域开发者、研究者及技术爱好者参考学习。

※本书特色

（1） 内容全面，体系完整。从LangChain基础原理到高级应用层层深入，覆盖开发环境搭建、性能优化、伦理规范等全流程，配套完整代码与操作步骤，助力构建系统开发知识体系，轻松打通理论与实践。

（3） 紧跟前沿，知识实用。同步大语言模型与LangChain技术发展，吸纳最新研究成果和行业动态，核心理论扎实，前沿方向明晰，知识兼具实用性与时效性，适配行业开发需求。

（4） 受众广泛，适配多元。本书既是高等院校计算机专业优质教材，也可为AI领域科研与开发人员提供新思路，更是智能技术爱好者入门该领域的理想读物。

※配套资源

为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表、在线作业和习题答案。