"《LangChain大模型应用开发从入门到实践》深入讲解了 LangChain 大模型应用开发与实战的核心知识。全书共 10 章，分别介绍了LangChain 与大型语言模型、第一个 LangChain 程序、模型 I/O 与数据增强、输出解析器、检索增强生成、Composition(组合)、操作国产大模型、基于《哈利·波特》系列图书内容的问答系统、基于 RAG的法律法规解析系统、基于本地知识库的自动问答系统。 《LangChain大模型应用开发从入门到实践》内容简洁且不失其技术深度，丰富全面且易于阅读，用简洁的文字阐述复杂案例，便于读者学习和理解，适合已经掌握 Python 语言基础语法的读者，对于希望进一步学习大模型开发、自然语言处理、机器学习、深度学习技术的读者尤为适宜。同时，本书也可作为高等院校相关专业的教材和培训机构的专业教材。 "

"周涛，哈尔滨工业大学计算机硕士，就职于阿里巴巴人工智能通义千问（Qwen）大模型研发部门，负责大模型的预训练与检索增强相关工作。深耕人工智能、神经网络、机器学习技术领域，熟悉大模型训练ARG、模型集成等核心技术。薛栋，华东理工大学信息科学与技术学院副教授、硕士生导师，德国慕尼黑工业大学工学博士，入选“上海市高层次青年人才计划”“浦江人才计划”。长期从事人工智能与大数据方向研究，研究课题覆盖自然语言处理与大语言模型、工业互联网与工业软件、复杂网络与多智能体系统等领域。颜鑫，心言集团大模型研究员，X-D Lab（心动实验室）联合创始人，同时为Datawhale成员、百度飞桨开发者技术专家（PPDE）、OpenI启智社区核心体验官，是GitHub千星项目作者。主要研究方向为具身智能、多模态大模型、大语言模型等。曾获中国国际“互联网+”大学生创新创业竞赛银奖、中国机器人及人工智能大赛一等奖。"

　　近年来，人工智能技术，特别是大型语言模型(Large Language Model，LLM)，在多个领域取得了显著进展。这些模型已被广泛应用于智能对话、文本生成、信息检索等多个场景，极大地提高了自动化和智能化水平。LangChain作为一款强大的开发框架，能够有效地将LLM与各种数据源和应用场景相结合，提供了简洁高效的解决方案。 　　LangChain不仅简化了开发者应用LLM时的工作流程，还极大降低了技术实现的复杂度。然而，尽管LangChain功能强大，但市场上关于它的系统性教程和实践案例却相对缺乏，许多开发者在使用过程中遇到诸多困难和挑战。本书正是在这种背景下应运而生，旨在为开发者提供详尽的指导，帮助他们更好地掌握并应用LangChain技术。 　　市场需求 　　随着企业和开发者对智能化需求的不断增加，如何高效地应用LLM来解决实际问题已成为一个迫切的课题。当前市场上，开发者在进行LLM应用开发时，面临以下几方面的需求。 　　系统化学习资源。现有的学习资源零散且不系统，开发者需要一本全面介绍LangChain的书籍，希望它能从基础到高级应用，涵盖各个方面的知识点。 　　实践案例指导。理论学习固然重要，但实践经验更为关键。开发者亟须通过具体的实践案例，了解如何在真实项目中应用LangChain解决复杂问题。 　　最新技术集成。随着LLM和相关技术的快速迭代，开发者需要及时了解并掌握最新技术，如ChatGLM、Gemma等，以保持技术领先性。 　　效率和性能优化。在实际应用中，如何优化系统性能、提高开发效率是开发者普遍关注的问题。 　　本书正是为了满足这些...