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。

本书以实战为核心，通过逐步深入的方式，让读者全面掌握LangChain技术和大型语言模型的开发精髓。通过本书的学习，读者将能够灵活运用所学知识，开发出多样化的AI应用，并根据企业的业务特点，为企业服务注入新的活力和增长点。

考虑到本书以实战为主，笔者假设读者已具备一定的Python编程基础，并熟悉一些AI服务的使用（如OpenAI等）。如果读者之前从未接触过编程或者完全不熟悉Python，在阅读过程中，如果遇到难以理解的概念或技术点，可以利用这些AI服务作为辅助工具，帮助自己更好地学习和理解。这样的设计不仅能够提高学习效率，还能让读者在实践中加深对LangChain技术的理解，真正做到学以致用。

针对不同知识背景的读者，我有以下几条阅读建议：

（1）对于初次接触LangChain框架的读者，建议按照章节顺序阅读本书，系统地学习LangChain技术及其生态，并编写案例代码，这样才能真正理解如何开发LLM应用。

（2）对于已有一定LangChain使用经验的读者，可以根据自己感兴趣的实战章节，从第4章开始阅读，结合自己的业务构思新的解决方案。也可以将本书当作一本实践指南，边学习边实践，逐步领悟LangChain技术在实际应用中的精妙之处。

配套资源下载

本书配套源代码，请读者用微信扫描下面的二维码下载。如果学习本书的过程中发现问题或疑问，可发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“LangChain与企业级LLM服务：从设计到部署”。

感谢在写作过程中家人的支持，特别是我的妻子，感谢她在周末陪伴我在家写作，在我沮丧困顿时给予我鼓励和包容。我记得，最后两个章节是在山中完成的，远山隐入如梦似幻的云海，霞光照亮了我来时的路。

在此，我还要感谢清华大学出版社的编辑老师们。他们的严谨与专业精神对我影响深远，他们的指导不仅让我受益匪浅，也极大地提升了本书的质量。在他们的帮助下，我得以细致打磨每一个章节，优化内容的每一个细节，使得本书的表述更加明晰、易于理解。这份成就离不开他们的悉心指导和无私帮助。

我衷心希望读者们在阅读本书后能够获得丰富的知识与技能，并让这本书成为你们身边的得力助手。LangChain以及其他大型语言模型技术正在不断地发展和迭代。让我们携手共进，在人工智能时代乘风破浪，共同探索技术的无限可能！

编  者

2025年6月25日