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 1

1.1.1 什么是大语言模型（LLM） 2

1.1.2 发展历史时间线 2

1.1.3 大模型相关专业术语简要阐述 4

1.1.4 环境准备 5

1.1.5 原理解析 6

1.2 LangChain框架核心价值 10

1.2.1 LangChain的介绍 10

1.2.2 LangChain在LLMs的重要性 11

1.3 典型应用场景分析 14

1.3.1 智能客服与问答系统 14

1.3.2 多语言翻译与本地化 20

本章小结 26

本章习题 26

第2章 开发环境搭建 27

2.1 Python开发环境配置 28

2.1.1安装Python 28

2.1.2 Python开发环境专业化配置 28

2.2 Lang Chain核心库安装 30

2.2.1 标准安装流程与验证 30

2.3 主流大语言模型API对接 31

2.3.1 OpenAI API接入 32

2.3.2 文心一言 (ERNIE)接入 32

2.4 Jupyter Notebook 实战环境 34

2.4.1 基础环境搭建 34

2.4.2 专业开发插件配置 35

本章小结 35

习题 36

第3章 LangChain 基础应用开发 37

3.1 模型调用基础接口 37

3.1.1 LangChain 模型接口概览 38

3.1.2 基础调用方法详解 38

3.1.3 错误处理与最佳实践 41

3.2 动态提示模板设计 43

3.2.1 LangChain 提示模板详解 43

3.2.2 高级提示技巧与策略 44

3.2.3 实际案例分析 46

3.3 链式调用方法实践 47

3.3.1 LangChain Chains 模块详解 48

3.3.2 链式调用的实际应用 50

3.3.3 自定义 Chains 的开发 51

3.4 对话记忆机制实现 51

3.4.1 LangChain Memory 模块详解 52

3.4.1 对话记忆的实际应用 52

3.4.2 高级记忆管理技巧 53

本章小结 54

本章习题 55

第4章 高级应用开发 56

4.1 文档数据连接器应用 56

4.1.1 文档数据连接器概述 56

4.1.2 连接器实现方法 57

4.1.3 应用案例分析 62

4.2 文本向量化处理工具 67

4.2.1 文本向量化概述 67

4.2.2 常见的向量化方法 67

4.2.3 文本向量化工具实现 68

4.2.4 应用案例分析 73

4.3 智能代理开发模式 76

4.3.1 智能代理定义 77

4.3.2 智能代理开发方法 78

4.3.3 实现智能代理 83

4.3.4 智能代理实现案例 88

4.4 复杂业务链设计 93

4.4.1 复杂业务链定义 93

4.4.2 业务链设计方法 93

4.4.3 业务链实现案例 99

本章小结 114

本章习题 114

第5章 行业项目实战 115

5.1 智能客服系统开发 115

5.1.1项目介绍 115

5.1.2软件设计 115

5.1.3软件开发 116

5.2 文档问答系统构建 123

5.2.1项目介绍 123

5.2.2软件设计 124

5.2.3软件开发 125

5.3自动化报告生成器开发实践 130

5.3.1项目介绍 130

5.3.2软件设计 131

5.3.3软件开发 132

5.4业务知识库增强系统构建 136

5.4.1项目介绍 137

5.4.2软件设计 138

5.4.3软件开发 138

本章小结 140

本章习题 141

第6章 性能优化与扩展 142

6.1 模型适配与微调 142

6.1.1 模型微调与适配相关概述 142

6.1.2 模型适配基础 147

6.1.3 LangChain适配大模型应用实践 151

6.2 缓存加速机制 155

6.2.1 缓存加速机制介绍 155

6.2.2 缓存类型介绍 156

6.2.3 基于Lang Chain框架的缓存加速实践 159

6.3 分布式处理方案 161

6.3.1 LangChain分布式处理基本概念 162

6.3.2 LangChain分布式处理方案 163

6.4 监控与日志系统 171

本章小结 173

本章习题 174

第7章 伦理与法律规范 175

7.1 数据隐私保护 175

7.1.1 数据隐私保护的重要性 175

7.1.2 数据隐私保护的原则 176

7.1.3 数据隐私保护的法律法规 178

7.1.4 数据隐私保护的技术与管理措施 178

7.1.5 基于 LangChain 的数据隐私保护实践 180

7.2 模型偏见防范 182

7.2.1 模型偏见的成因与影响 182

7.2.2 模型偏见的检测与评估 183

7.2.3 模型偏见的纠正与消除 184

7.2.4 基于 LangChain 的模型偏见防范实践 185

7.3 知识产权合规 188

7.3.1 知识产权合规的重要性和挑战 188

7.3.2 知识产权合规的法律法规与原则 189

7.3.3 知识产权合规的策略 190

7.3.4 基于 LangChain 的知识产权合规实践 191

7.4 行业准入标准 195

7.4.1 行业准入标准的必要性与意义 195

7.4.2 行业准入标准的制定主体与内容 196

本章小结 197

本章习题 198

第8章 行业应用案例分析 199

8.1 教育领域应用 199

8.1.1 应用背景 199

8.1.2 技术方案 200

8.1.4 案例拓展-中公网校“小鹿老师” 202

8.2 医疗健康领域应用 203

8.2.1 应用背景 203

8.2.2 技术方案 203

8.2.4 案例拓展-阿斯利康药品不良反应报告生成助手 205

8.3 金融服务领域应用 206

8.3.1 应用背景 206

8.3.2 技术方案 207

8.3.4 案例拓展-东方财富自研金融大模型 208

8.4 政务处理领域应用 209

8.4.1 应用背景 209

8.4.2 技术方案 210

8.4.4 案例拓展-基于NDAI大模型的政务元宇宙平台 211

本章小结 213

本章习题 214

参考文献与资源链接 215