你的第一本智慧體AI書：LangChain開發全方位手冊

＜內容簡介＞ ★☆LangChain 簡介：了解 LangChain 的背景與大模型技術潮流☆★ ★☆核心模組概念：模型 I/O、檢索、鏈、記憶與代理模組介紹☆★ ★☆框架比較：LangChain 與其他框架的優劣勢比較☆★ ★☆快速入門：開發環境準備與 LangChain 的快速實踐步驟☆★ ★☆提示範本：基礎提示範本與 FewShotPromptTemplate 使用方法☆★ ★☆輸出解析器：輸出解析的功能與應用場景☆★ ★☆鏈的建構：Runnable 物件與高級特性的實現☆★ ★☆RAG 技術：檢索增強生成技術及其應用☆★ ★☆智慧代理：代理的概念、類型與自訂工具設計☆★ ★☆記憶元件：記憶系統類型與應用實踐☆★ ★☆回呼機制：回呼的兩種方式與觀測性實現☆★ ★☆多模態機器人建構：需求分析與 Slack 應用實踐☆★ ★☆應用監控與調優：模型監控、效果評估與部署策略☆★ ★☆社區與資源：官方文件、社區活動與教學範例☆★ ★☆未來展望：LangChain 生態系統發展與重構計畫☆★ 介紹 LangChain 框架的技術指南，適合想快速掌握大語言模型應用的開發者。書中首先介紹 LangChain 的背景與框架爆火的原因，分析大模型技術對開發模式的變革。接著，深入解析 LangChain 的六大核心模組，包括模型 I/O、檢索、鏈、記憶、代理及回呼模組，並搭配實際案例幫助讀者快速上手。提示範本設計與輸出解析器的內容詳細解釋了如何優化模型的輸入輸出，提升提示工程效率。同時，檢索增強生成（RAG）技術章節介紹了多文件檢索與內容生成的實用方法。智慧代理設計部分涵蓋代理類型、多模態代理開發及工具應用，提供完整的應用設計思路。記憶元件部分則系統性介紹了多種記憶元件類型與實踐技巧，展示其在複雜場景中的應用價值。此外，本書還包含多模態機器人開發案例，從需求分析到部署全面講解，並附上社區資源與未來發展展望，讓讀者在學習框架的同時把握技術趨勢。 ＜作者簡介＞ 李多多（@莫爾索） 在大模型應用落地方面有豐富的經驗，為知名項目AutoGPT、LangChain框架等貢獻過代碼。撰有開源電子書《LLM應用開發實踐》。「莫爾索隨筆」公眾號主理人，致力於大模型技術普及。