LangChain 快速课程：使用 Python 构建由 OpenAI LLM 驱动的应用程序

最新推荐文章于 2025-06-23 17:50:13 发布
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文章标签： langchain 人工智能 语言模型 LLM ai AI大模型 agi
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前言

在这个简短的课程中，我们将带领你进行一次有趣、实用的学习之旅，学习如何使用LangChain构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。你将在几分钟内开始构建你的第一个生成式人工智能应用。每个章节都以简洁的方式录制，直击要点，因为我不想浪费你的时间（当然也包括我的）在你不需要的内容上。

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在这个课程中，我们将涵盖：

  • 什么是LangChain
  • LangChain是如何工作的
  • 安装、设置及我们的第一个LangChain应用
  • 构建一个中等文章生成器应用
  • 连接到OpenAI LLM提示模板
  • 简单链条
  • 顺序链
  • 代理
  • 与文档对话添加记忆（聊天历史）
  • 输出聊天历史
  • 上传自定义文档
  • 加载不同类型的文档（例如PDF、txt、文档）
  • 与YouTube等对话…

这个课程的目标是以一种可管理的方式教你LangChain开发，不会让你感到不知所措。我们只关注必要的内容，并以实际操作的方式覆盖材料，以便你能跟着代码学习。

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通过这个课程的学习

这个课程故意分解成短小的章节，每个章节的开发过程都将围绕不同的基本主题。课程采用实际动手的方法通过实践学习。当你跟着示例编写代码时，你会学得最好。

目录

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如何使用LangChain构建LLM应用程序 ？How to Build LLM Applications with LangChain
AI天才研究院
07-02 3772
大型语言模型 （LLM） 是指旨在理解和生成类似人类的文本的高级人工智能系统。这些模型在大量数据上进行训练，使它们能够掌握复杂的模式，理解语言的细微差别，并产生连贯的响应。LLM能够执行各种与语言相关的任务，包括语言翻译，文本完成，总结，甚至参与对话互动。GPT是LLM的一个例子。LLM是一种生成式AI。如果您想了解生成式 AI 以及它如何提高您的创造力，请查看我们的博客 使用生成式 AI 提高您的创造力 和我们的播客， 生成式 AI 革命的内幕.您还可以注册我们即将推出的大型语言模型概念课程。
LangChain 入门指南：从安装到构建简单应用
qq_29929123的博客
09-27 885
本文介绍了 LangChain 的基础知识，包括安装、核心组件、简单应用构建、使用 LangSmith 进行追踪以及使用 LangServe 部署应用。LangChain 提供了强大的工具集，使得构建复杂的 AI 应用变得更加简单。
LangChain 快速课程：使用 Python 构建由 OpenAI LLM 驱动的应用程序（附教程）
瓦罗兰特顶级C位的博客
01-02 325
在这个简短的课程中，我们将带领你进行一次有趣、实用的学习之旅，学习如何使用LangChain构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。你将在几分钟内开始构建你的第一个生成式人工智能应用。每个章节都以简洁的方式录制，直击要点，因为我不想浪费你的时间（当然也包括我的）在你不需要的内容上。
开始使用LangChain：帮助你构建LLM驱动应用的新手教程
AAI666666的博客
05-30 1153
自从ChatGPT发布以来，大型语言模型 (LLMs) 已经获得了很大的普及。尽管你可能没有足够的资金和计算资源在你的地下室从头开始训练一个LLM
使用 LangChain 构建 LLM 应用详细教程（附python代码演练）
python123456_的博客
01-16 1106
欢迎来到语言处理的未来！在一个语言是连接人与技术的桥梁的世界中，自然语言处理（NLP）的进步为我们带来了令人难以置信的机会。其中一个重要的进步是革命性的语言模型，即大型语言模型（LLM），它彻底改变了我们与基于文本的数据进行交互的方式。我们将探索LLM的奇迹，并学习如何使用LangChain构建基于LLM的应用，LangChain是一个创新平台，充分发挥了LLM的潜力。语言模型在各种应用中具有重要意义，因为它们能够理解和生成类似人类的文本。
独家 | 开始使用LangChain：帮助你构建LLM驱动应用的新手教程
python12345678_的博客
06-26 1120
自从ChatGPT发布以来，大型语言模型 (LLMs) 已经获得了很大的普及。尽管你可能没有足够的资金和计算资源在你的地下室从头开始训练一个LLM，但你仍然可以使用预先训练的LLMs来构建一些很酷的东西，例如：凭借其怪异的api和快速的工程设计，LLMs正在改变我们构建人工智能产品的方式。这就是为什么新的开发工具在 “LLMOpS” 一词下随处可见，其中一个新工具是LangChain（https://github.com/hwchase17/langchain）。什么是LangChain？LangChain
LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序
AAI666666的博客
05-30 2328
LangChain 是一个强大的框架，可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。随着大模型的热度不断攀升，LangChain也获得了越来越多的开发人员亲睐。嗨，你好！让我向你介绍LangChain，这是一个非常棒的库，它能让开发者利用大型语言模型（LLMs）和其他计算资源来构建强大的应用。在这份指南中，我将快速概述LangChain的工作原理，并探讨一些很酷的使用案例，例如问答系统、聊天机器人和智能代理。我还会带你走过一个快速启动指南，帮助你开始使用。让我们开始吧！
使用Python和LangChain构建基于图数据库的问答应用程序：全面指南
m0_57781768的博客
06-27 1021
在当今数据驱动的世界中，图数据库以其独特的结构和强大的关联性管理能力，逐渐成为数据存储和查询的重要选择。特别是在构建问答系统时，图数据库能够高效地处理复杂的关系查询，提供快速且准确的答案。本篇博客将详细介绍如何使用Python和LangChain库构建一个基于图数据库的问答应用程序。我们将重点介绍Neo4j图数据库，并演示如何将其与OpenAI模型集成，实现自然语言问答。
Python 结合 LangChain 开发 AI 应用：从入门到实战
weixin_40593051的博客
05-09 937
在人工智能快速发展的背景下，大语言模型（LLMs）如GPT-3和ChatGPT展现了强大的自然语言处理能力，但在复杂任务开发中仍面临上下文管理、多模型集成等挑战。LangChain作为一个开源框架，结合Python，为开发者提供了高效的AI应用开发解决方案。LangChain的核心组件包括模型、提示模板、索引和链，帮助开发者简化与大语言模型的交互，构建复杂的AI应用。
LangChain 101：构建您自己的 GPT 驱动的应用程序
05-11
【LangChain 101：构建您自己的 GPT 驱动的应用程序】 自然语言处理（NLP）领域近期的热门话题无疑是ChatGPT和GPT-4等大型语言模型，它们展示了经过强化训练的模型如何能产生强大且可扩展的应用。然而，这些应用的...
构建您自己的 GPT 驱动的应用程序 LangChain 是一个 Python 库，可帮助您在几分钟内构建 GPT 驱动的应用程
04-28
LangChain 是一个由 Harrison Chase 创建的 Python 库，专门设计用来简化使用大型语言模型（LLMs）构建自然语言处理（NLP）应用的过程。随着ChatGPT和GPT-4等模型的成功，开发者和用户对利用这些模型创建可扩展、...
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
08-13 1755
在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
什么是车检器
qq_15821487的博客
06-23 217
通常指代所有用于检测车辆存在、位置、速度、流量等交通信息的设备。在高速公路或城市道路上，各种基于不同技术原理的车辆检测设备（如环形线圈、微波雷达、视频检测器等）都可以被称为“车检器”，因为它们的核心功能都是采集交通数据并服务于交通管理。”，其分类依据技术原理（如电磁感应、雷达、视频等），而非安装位置或具体形态。因此，无论设备部署在高速公路还是城市道路，只要其功能符合“车辆检测”，均可称为车检器。根据知识库中的描述（如[1][2][8]），车检器的标准定义是“
正面吊箱号识别系统：未来港口智能化发展的核心驱动力
FuWeiZhiNeng的博客
06-23 226
港口智能化转型加速，高清集装箱号码识别系统成为核心驱动力。该系统采用AI+OCR技术，在复杂环境下实现99%识别率，20毫秒快速响应，并支持ISO代码自动校验。通过对接TOS系统，实现从单点识别到全流程协同管理，赋能自动化作业、精细化管理及一体化安防。随着5G和物联网发展，该系统将结合数字孪生等技术，推动港口从机械化向智能化跨越，成为全球物流升级的关键引擎。
Few-Shot革命：PhotoDoodle艺术图像编辑实战——零样本门槛玩转3D/流体/手绘特效
ttsta的博客
06-23 742
PhotoDoodle 通过 LoRA 轻量化模块技术，实现一键生成多样化前沿艺术效果：包括 3D 立体注入、流体色块生成、手绘线稿提取、材质纹理转换（金属/水等）、艺术风格化渲染（油画/漫画等）及光影氛围重塑（赛博朋克/梦幻感）。它能够仅从少量（甚至是个位数）精心配对的示例图像（即一张原始图片和对应的经过特定艺术处理后的图片）中，高效地“学习”到这种艺术编辑转换的本质规律。它并非一个传统的通用图像处理工具，而是旨在解决一个关键挑战：如何利用极少的“教学”示例，让AI学会并应用复杂的艺术编辑效果。
基于图像处理的香蕉分拣系统（Matlab）
唔皇万睡万万睡's Blog
06-23 255
1.成熟度判断 根据黄色像素的比例判断香蕉的成熟度： 如果黄色占比大于一定阈值（如 25%），则判断为“成熟”。 否则，进一步判断绿色像素比例： 如果绿色占比大于一定阈值（如 3%），则判断为“未熟”。 否则，判断为“过熟或腐烂”。 2.等级分类 根据成熟度和黄色像素的数量对香蕉进行等级分类： 成熟且黄色像素数量大于一定阈值的为“优等果”。 成熟但黄色像素数量小于该阈值的为“次等果” 未熟或过熟的为“不列级果”
seq-len
qq_51934529的博客
06-22 468
符合模型按时间步迭代计算的逻辑。便于利用GPU进行并行计算。与学术文献中的数学表示一致。简化了序列长度的处理和掩码操作。不过，现代框架通常都提供了灵活的选项，允许用户通过参数（如）来选择适合自己的格式，以满足不同的使用场景和个人偏好。
【目标检测】图像处理基础：像素、分辨率与图像格式解析
最新发布
qq_38614074的博客
06-23 465
像素(Pixel)是图像的最小单元，每个像素包含颜色信息。在数字图像中，像素就像马赛克瓷砖，共同组成完整画面。分辨率(Resolution)指图像的像素总量，通常表示为：宽度像素数 × 高度像素数像素：图像的基本单位分辨率：决定图像细节图像格式：影响存储和处理效率合理选择输入参数优化预处理流程提高模型性能降低资源消耗进阶思考：为什么YOLO等模型要求输入尺寸为32的倍数？答案：这与卷积神经网络的结构有关。多次下采样后，32倍数的尺寸能确保特征图尺寸为整数，避免信息损失。觉得本文有帮助。
Kaggle金牌方案复现：CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
全栈知识深入分享coder
06-22 1107
Kaggle金牌方案CGO-Transformer-GRU创新性地融合协方差引导优化、注意力机制和时序建模，解决多模态预测中的三大挑战：异构数据对齐、模态动态权重分配和长短期依赖建模。方案采用动态时间规整对齐跨模态数据，结合CutMix+BackTranslation高级增强技术提升3.7%效果。核心CGO模块通过协方差矩阵计算模态权重，实现动态特征融合。Transformer-GRU混合架构同时捕捉全局依赖和局部时序模式，在公开数据集上达到7.83 RMSE（优于亚军12.6%），推理速度23
langchain openai
02-25
### 关于 LangChain 和 OpenAI 的介绍 #### 什么是 LangChain？ LangChain 是一种专注于构建大型语言模型 (LLM) 驱动应用程序的框架。该框架不仅简化了 LLM 应用程序开发过程中的复杂性，还提供了丰富的工具集来增强开发者的工作效率。通过提供模块化组件和灵活配置选项，LangChain 支持快速原型设计以及大规模生产部署。 #### 什么是 OpenAI？ OpenAI 则是一家致力于研究、开发友好型人工智能系统的实验室。其最著名的产品之一是 GPT 系列模型——这些强大的预训练语言模型能够执行多种自然语言处理任务，如文本生成、对话理解等。除了 GPT 外，OpenAI 还推出了其他创新产品和服务，在推动 AI 技术进步方面发挥了重要作用[^1]。 #### 对比分析 两者之间存在显著差异： - **目标定位**：LangChain 主要面向应用层面上的需求，旨在帮助工程师更高效地创建基于 LLM 的解决方案；而 OpenAI 更侧重于基础理论探索和技术突破。 - **技术实现**：虽然都涉及到先进的机器学习算法，但是 LangChain 提供了一套完整的软件栈用于支持整个开发生命周期；相比之下，OpenAI 更像是一个科研平台，它所发布的成果往往成为后续项目的基础构件。 - **应用场景**：由于 LangChain 设计之初就考虑到了实际业务场景下的需求，因此非常适合企业级客户用来加速数字化转型进程；与此同时，OpenAI 所创造的技术则广泛应用于学术界乃至社会各个领域之中[^2]。 #### 整合与使用指南 当希望将二者结合起来时，可以利用 LangChain 来封装并优化由 OpenAI 开发的语言模型或其他服务接口。具体来说就是借助 LangChain 提供的各种中间件功能（比如缓存机制），使得调用 OpenAPI 接口变得更加简便快捷的同时也提高了整体性能表现。此外，还可以根据特定行业特点定制专属插件，进一步拓展系统能力边界。 对于初学者而言，建议先熟悉 Python 编程环境，并安装必要的依赖库： ```bash pip install langchain openai ``` 接着可以通过官方文档深入了解 API 使用方法及最佳实践案例，逐步掌握如何有效结合这两项强大工具为企业带来价值。
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