第三部分 使用 LangChain 开发应用程序

在前面两部分，我们分别学习了大语言模型的基础使用准则（Prompt Engineering）与如何基于 ChatGPT 搭建一个完整的问答系统，对基于 LLM 开发应用程序有了一定了解。但是，虽然 LLM 提供了强大的能力，极大便利了应用程序的开发，个人开发者要基于 LLM 快速、便捷地开发一个完整的应用程序依然是一个具有较大工作量的任务。针对 LLM 开发，LangChain 应运而生。LangChain 是一套专为 LLM 开发打造的开源框架，实现了 LLM 多种强大能力的利用，提供了 Chain、Agent、Tool 等多种封装工具，基于 LangChain 可以便捷开发应用程序，极大化发挥 LLM 潜能。目前，使用 LangChin 已经成为 LLM 开发的必备能力之一。

在这一部分，我们将对 LangChain 展开深入介绍，帮助学习者了解如何使用 LangChain，并基于 LangChain 开发完整的、具备强大能力的应用程序。通过学习本部分，您能够掌握如何使用 LangChain，打通大模型开发的快速通道，结合前面部分学习的基础能力，快速成为一名 LLM 开发者。

本部分的主要内容包括：一些重要概念介绍；存储；模型链；基于文档的问答；评估与代理等。

目录：

  1. 简介 Introduction @Sarai
  2. 模型，提示和解析器 Models, Prompts and Output Parsers @Joye
  3. 存储 Memory @徐虎
  4. 模型链 Chains @徐虎
  5. 基于文档的问答 Question and Answer @苟晓攀
  6. 评估 Evaluation @苟晓攀
  7. 代理 Agent @Joye
  8. 总结 Conclusion @Sarai