"《LangChain与企业级LLM服务:从设计到部署》系统讲解如何基于LangChain构建企业级大语言模型应用。以LangChain 0.2为核心，结合OpenAI与开源模型，涵盖Prompt设计、Agent开发、LangServe部署及LangSmith调优等全流程，深入解析LangChain技术生态。 《LangChain与企业级LLM服务:从设计到部署》共13章。第1~3章介绍LLM基础、LangChain入门及核心模块（如Prompt模板、LCEL等）；第4~7章通过企业文档平台、旅游客服、AI编程助手等案例，整合Agent、LangGraph等技术；第8章和第9章详解LangSmith监控调优与LangServe部署实战（含阿里云案例）；第10~13章拓展生态展望（如AutoGen）、剖析商业案例，并专题解析国产DeepSeek模型及其与LangChain结合的开发实践。 《LangChain与企业级LLM服务:从设计到部署》适合高等院校计算机、人工智能等相关专业的学生阅读，以及对大语言模型应用、HuggingFace、LangChain技术感兴趣的研究人员和互联网研发工程师阅读参考。"

唐文，网络工程专业，个人研究方向为AI大模型和机器学习。毕业后先后就职于聚美优品、边锋领沃等国内外上市公司，目前供职于美国Global Payment集团的子公司活跃网络的技术部，担任高级软件工程师、后端Tech Leader。对Python、Golang、LangChain、LLM技术有着深入研究和实战经验。

前 言 随着OpenAI等AI技术的迅猛发展和全球普及，AI技术已成为各行各业关注的焦点。众多企业开始着手开发自己的大语言模型（LLM）应用，以保持竞争力。鉴于使用OpenAI等AI服务可能带来的数据隐私和安全风险，大型科技公司对于本地化部署大型模型的需求日益增长。LangChain作为开发LLM应用的首选框架，已被国内外众多公司广泛采用。 作为一名拥有超过十年行业经验的技术老兵，我始终保持对新兴技术的敏锐洞察力。早在2023年年初，我就注意到了LangChain框架和大型语言模型等前沿技术，并开始了系统的学习。在获得技术领导层的支持后，我在公司内部推动了LangChain技术的运用，成功孵化了多个基于大型语言模型的企业产品应用。这些项目中包括一些极具挑战性的复杂大型协作项目。在这个过程中，我不知不觉积累了大量关于基于LangChain的大型模型应用开发的经验，取得了一系列成果。这些成果不仅得到了公司内部用户的认可，也赢得了客户的喜爱和支持。 在深入学习LangChain的过程中，我注意到市面上关于基于LangChain的企业级开发资源相当稀缺。大多数教程仅仅停留在LangChain的基础知识和简单应用层面，缺乏对真实场景下应用落地和实际操作的深入探讨。这使得LangChain技术似乎一直停留在理论层面，难以在实际工作中发挥其应有的价值。 因此，我萌生了一个想法：撰写一本专注于企业实战的图书，希望能帮助那些渴望通过AI技术实现赋能的公司，顺利迈入大模型时代。这本书将填补市场上的空白，提供从理论到实践的全面指导，让LangChain技术真正落地，助力企业变革。 本...