【必学收藏】LangChain从入门到实战：8000字详解大模型应用开发框架（含代码示例）-优快云博客

本文全面介绍LangChain框架，从原理到实战应用。LangChain是连接大语言模型与其他组件的开源框架，提供Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents六大核心抽象，构建模块化AI应用。文章详细阐述了模型调用、Prompt模板封装、RAG技术等编程实践，并介绍LangServe部署工具及与LlamaIndex的比较，为开发者提供完整的LangChain学习指南。

1、LangChain 介绍

LangChain 是 2022 年 10 月底，由哈佛大学的 Harrison Chase 发起的基于开源大语言模型用于开发由AI 大语言模型驱动的应用程序的开源框架。旨在帮助开发者构建和部署语言模型的应用程序。它提供了一个模块化和可扩展的平台，使得整合多个语言模型和其他工具变得容易，从而创建更加强大和灵活的应用。顾名思义，LangChain 中的 “Lang” 是指大语言模型，“Chain” 即 “链”，也就是将大模型与其他组件连接成链，借此构建 AI 工程应用。

🌐相关资料

github地址
https://github.com/langchain-ai/langchain
官网地址
https://www.langchain.com/langchain
官网文档
https://python.langchain.com/docs/introduction/
中文文档
https://www.langchain.com.cn/
API 文档
https://python.langchain.com/api_reference/
Java版本
https://github.com/langchain4j/langchain4j

1.1 什么是 AI 工程

🎯目标： 待解决的特定 AI 用户需求。如内容创作、智能问答、文档摘要、图像识别等等。

🙋‍♂️人： 实施 AI 工程的具体角色。可以是程序员，或者 AI 应用的研发团队、创业公司。

🔬科学 | 技术： 显然是大模型与相关工具服务，以及其后的计算科学理论。

📜实体： 已有的文档、知识库、业务数据等生产材料。

🛠️产品： 能满足目标需求的具体产品。如聊天机器人、内容生成工具等。

因此，LangChain 的设计就是希望构建通用的 AI 工程框架，即：

【目标 | 产品】
LangChain的设计目标是什么，能解决哪些AI工程问题？
【人】
LangChain的编程接口如何定义，才能提升AI工程师的研发效率？
【实体 | 科学 | 技术】
LangChain的核心组件如何抽象，以提升框架的扩展能力？

最终，LangChain 的核心设计思路如下：

作为AI工程框架，LangChain实际是对 LLM 能力的扩展和补充。如果把 LLM 比作人的大脑，LangChain 则是人的躯干和四肢，协助 LLM 完成“思考”之外的“脏活累活”。它的能力边界只取决于LLM 的智力水平和LangChain 能提供的工具集的丰富程度。
LangChain提供了LCEL（LangChain Expression Language）声明式编程语言，降低AI工程师的研发成本。
LangChain提供了Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents六大核心抽象，用于构建复杂的AI应用，同时保持了良好的扩展能力。

1.2 LangChain 的主要特点

1.模型集成：LangChain 支持多种语言模型，包括大型模型如 GPT-3，以及自定义模型。

2.工具连接：LangChain 可以连接到各种工具和API，使得模型能够利用外部资源来增强其回答的准确性和实用性。

3.记忆功能：LangChain 允许应用程序存储和检索对话历史，从而在对话中保持上下文连续性。

4.模块化设计：LangChain 的设计是模块化的，使得开发者可以根据需要轻松地添加或替换组件。

5.多语言支持：LangChain 支持多种编程语言，使得开发者可以使用他们熟悉的语言来构建应用程序。

LangChain 的目标是通过提供一个灵活的框架，使得开发者能够快速构建和迭代语言模型驱动的应用程序，从而推动语言模型的创新和应用。

它使得应用程序能够：

具有上下文感知能力：将语言模型连接到上下文来源（提示指令，少量的示例，需要回应的内容等）
具有推理能力：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文如何回答，采取什么行动等）

1.3 组成部分

LangChain 库：Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合成链和代理，以及现成的链和代理的实现。
LangChain 模板：一系列易于部署的参考架构，用于各种任务。
LangServe：一个用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。
LangSmith：一个开发者平台，让你可以调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链，并且与 LangChain 无缝集成。

1.4 简化的应用程序生命周期

开发：在 LangChain/LangChain.js 中编写你的应用程序。使用模板作为参考，快速开始。
生产化：使用 LangSmith 来检查、测试和监控你的链，这样你可以不断改进并有信心地部署。
部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。

2、LangChain 库

2.1 LangChain 包的主要价值

组件：用于处理语言模型的可组合工具和集成。无论你是否使用 LangChain 框架的其余部分，组件都是模块化的，易于使用
现成的链：用于完成高级任务的组件的内置组合

现成的链使得开始变得容易。组件使得定制现有链和构建新链变得容易。

2.2 LangChain 的核心组件

langchain-core：基础抽象和 LangChain 表达式语言。
langchain-community：第三方集成。
langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。

2.2.1 模型 I/O 封装

LLMs（大语言模型）

这些模型是LangChain积木盒中的基础积木。如同用乐高搭建房屋的地基，LLMs为构建复杂的语言理解和生成任务提供了坚实的基础。

Chat Models（聊天模型）

一般基于 LLMs，但按对话结构重新封装。这些模型就像是为你的乐高小人制作对话能力。它们能够让应用程序进行流畅的对话，好比是给你的乐高积木人注入了会说话的灵魂。

PromptTemple（提示词模板）

想象一下，你正在给乐高小人编写剧本，告诉他们在不同场景下应该说什么。Prompt Templates就是这些剧本，它们指导模型如何回答问题或者生成文本。

OutputParser：解析输出

2.2.2 数据连接封装

Index（索引）

LangChain通过Indexs索引允许文档结构化，让LLM更直接、更有效地与文档互动。

Document Loaders（文档加载器）

各种格式文件的加载器

Document Transformers

对文档的常用操作，如：split, filter, translate, extract metadata, etc

Text Embedding Models（文本嵌入模型）

如果说其他模型让积木能够理解和生成文本，文本嵌入模型则提供了理解文本深度含义的能力。它们就像是一种特殊的积木块，可以帮助其他积木更好地理解每个块应该放在哪里。

Verctor Stores（面向检索的向量存储）

这些是一种特殊的存储设施，帮助你的乐高模型记住文本的数学表示（向量）。这就像是让积木块记住它们在整个结构中的位置。

Retrievers（检索器）

想象一下你需要从一堆积木中找到一个特定的小部件。Retrievers能够快速在向量存储中检索和提取信息，就像是乐高世界里的搜索引擎。

在这里插入图片描述

2.2.3 Memory（记忆，对话的连贯性）

这里不是物理内存，从文本的角度，可以理解为“上文”、“历史记录”或者说“记忆力”的管理
Chat Message History（聊天消息历史）

最常见的一种对话内容中的Memory类，这就好比是在你的乐高角色之间建立了一个记忆网络，使它们能够记住过去的对话，这样每次交流都能在之前的基础上继续，使得智能积木人能够在每次对话中保持连贯性。

2.2.4 架构封装（Agent & Chain）

2.2.4.1 Chain

分类：Chain

、LLM Chain、Index-related Chains
**概念：**实现一个功能或者一系列顺序功能组合，Chain 模块整合了大型语言模型、向量数据库、记忆系统及提示，通过Agents的能力拓展至各种工具，形成一个能够互相合作的独立模块网络。它不仅比大模型API更加高效，还增强了模型的各种应用，诸如问答、摘要编写、表格分析和代码理解等。

在这里插入图片描述

Chain是连接不同智能积木块的基本方式，而LLM Chain是最简单的 LLM+Prompts 的一种chain，专门用于链接语言模型。Index-related Chains 则将索引功能集成进来，确保信息的高效流动。

2.2.4.2 Agent（智能体）浅识

根据用户输入，自动规划执行步骤，自动选择每步需要的工具，最终完成用户指定的功能。
在LangChain的世界里，Agent是一个智能代理，它的任务是听取你的需求（用户输入）和分析当前的情境（应用场景），然后从它的工具箱（一系列可用工具）中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是 LangChain 提供的各种积木，比如 Models、Prompts、Indexes 等。

关于 Agent 智能体详细教程，请看下节课《3-4-7 Agent 智能体》

如下图所示，Agent接受一个任务，使用LLM（大型语言模型）作为它的“大脑”或“思考工具”，通过这个大脑来决定为了达成目标需要执行什么操作。它就像是一个有战略眼光的指挥官，不仅知道战场上的每个小队能做什么，还能指挥它们完成更复杂的任务。

在这里插入图片描述

LangChain 中 Agent 组件的架构图如下，本质上也是基于 Chain 实现，但是它是一种特殊的 Chain，这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程，它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用LLM进行决策，选择一系列要执行的动作，并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Toolkits 中的一组特定工具，用户可以设计特定用例的应用。

在这里插入图片描述

》》观察（Observation）

在这个阶段，代理通过其输入接口接收外部的触发，比如用户的提问或系统发出的请求。代理对这些输入进行解析，提取关键信息作为处理的基础。观察结果通常包括用户的原始输入或预处理后的数据。

》》思考（Thought）

在思考阶段，代理使用预先设定的规则、知识库或者利用机器学习模型来分析观察到的信息。这个阶段的目的是确定如何响应观察到的情况。代理可能会评估不同的行动方案，预测它们的结果，并选择最合适的答案或行为。

在 LangChain 中，这个过程可能涉及以下几个子步骤：

1.理解用户意图： 使用NLP（自然语言处理）技术来理解用户的问题是什么。

2.推断所需工具： 确定哪个工具（或工具组合）能解决用户的问题。

3.提取参数： 提取所需工具运行的必要参数。这可能涉及文本解析、关键信息提取和验证等过程。

》》行动（Action）

根据思考阶段的结果，代理将执行特定的行动。行动可能是提供答案、执行任务、调用工具或者与用户进行进一步的交云。

在LangChain代理中，这通常涉及以下几个子步骤：

1.参数填充： 将思考阶段提取的参数填入对应的工具函数中。

2.工具执行： 运行工具，并获取执行结果。这可能是查询数据库、运行算法、调用API等。

3.响应生成： 根据工具的执行结果构建代理的响应。响应可以是纯文本消息、数据、图像或其他格式。

4.输出：将生成的响应输出给用户或系统。

2.2.4.3 Agent推理方式：AgentType

代理类型决定了代理如何使用工具、处理输入以及与用户进行交互，就像给机器人挑选不同的大脑一样，我们有很多种"智能代理"可以根据需要来选择。有的代理是为聊天模型（接收消息，输出消息）设计的，可以支持聊天历史；有的代理更适合单一任务，是为大语言模型（接收字符串，输出字符串）而设计的。而且，这些代理的能力也不尽相同：有的能记住你之前的对话（支持聊天历史），有的能同时处理多个问题（支持并行函数调用），也有的只能专心做一件事（适用于单一任务）。此外，有些代理需要我们提供一些额外信息才能更好地工作（所需模型参数），而有些则可以直接上手，不需要额外的东西。所以，根据你的需求和你所使用的模型，你可以选择最合适的代理来帮你完成任务，常见的代理类型如下：

2.2.4.4 Agent与Chain的关系

如果说 Chain 是 LangChain 中的基础连接方式，那么 Agent 就是更高阶的版本，它不仅可以绑定模板和 LLM，还能够根据具体情况添加或调整使用的工具。简单来说，如果 Chain 是一条直线，那么 Agent就是能够在多个路口根据交通情况灵活选择路线的专业司机。

2.2.5 Callbacks

3、编程：手撕 LangChain

🎯 代码能力要求：中高，AI/数学基础要求：无

有编程基础的同学

关注设计思路，实现细节

没有编程基础的同学

尽量理解 SDK 的概念和价值，尝试体会使用 SDK 前后的差别与意义

3.1 模型 API：LLM vs ChatModel

🎯关于代理地址与 api_key

如下演示中，我手动设置了代理地址 base_url 以及 api_key。这是我搭建的一个企业中转地址，支持 OpenAI、Deepseek、Claude、gemini、midjourney、文心一言、通义千问等众多模型，使用方便、稳定、价美。

🎯准备工作

先将 .env.templet 文件重命名为 .env 后配置你的 url 以及 key 即可。
你也可以直接创建 .env 然后配置：TONGYI_KEY、OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL

pip install --upgrade langchain
pip install --upgrade langchain-openai
pip install --upgrade langchain-community
● 安装 doenv
○ pip install dotenv
○ 如果上面命令报错，请尝试：pip install python-dotenv
● 引入模块
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())

3.1.1 LangChain 调用 OpenAI Chat 接口

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 在 .env 文件中配置你的 url 以及 key 即可
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o",
temperature=0,
max_tokens=None,
timeout=None,
max_retries=2,
api_key=api_key,
base_url=base_url)
response = llm.invoke("你是谁")
# 我是一个由OpenAI开发的人工智能助手，旨在帮助回答问题、提供信息和协助完成各种任务。你可以问我任何问题，我会尽力提供有用的回答。有什么我可以帮你的吗？
print(response.content)

3.1.2 多轮对话 session 封装

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 在 .env 文件中配置你的 url 以及 key 即可
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o",
temperature=0,
max_tokens=None,
timeout=None,
max_retries=2,
api_key=api_key,
base_url=base_url)
from langchain.schema import (
AIMessage,  # 等价于OpenAI接口中的assistant role
HumanMessage,  # 等价于OpenAI接口中的user role
SystemMessage  # 等价于OpenAI接口中的system role
)
messages = [
SystemMessage(content="你是AGIClass的课程助理。"),
HumanMessage(content="我是学员，我叫王卓然。"),
AIMessage(content="欢迎！"),
HumanMessage(content="我是谁")
]
ret = llm.invoke(messages)
print(ret.content)

3.1.3 LangChain 调用国产文心一言模型

🎯 其它模型分装在 langchain_community 底包中

📌 如下是文心一言与通义千问的调用示例

# 其它模型分装在 langchain_community 底包中
from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.messages import HumanMessage
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
ERNIE_CLIENT_ID={你的ERNIE_CLIENT_ID}
ERNIE_CLIENT_SECRET={你的ERNIE_CLIENT_SECRET}
llm = QianfanChatEndpoint(
qianfan_ak=ERNIE_CLIENT_ID,
qianfan_sk=ERNIE_CLIENT_SECRET
)
messages = [
HumanMessage(content="介绍一下你自己")
]
ret = llm.invoke(messages)
print(ret.content)

LangChain 中不支持企业转发，需要使用通义千问官方的 key

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 其它模型分装在 langchain_community 底包中
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
# LangChain 中不支持企业转发，需要使用通义千问官方的 key
TONGYI_KEY = os.getenv('TONGYI_KEY')
tongyi_chat = ChatTongyi(
api_key=TONGYI_KEY
)
messages = [
("system", "你是「AI大模型全栈通识课」的课程助理。你叫AGI舰长。微信号：LHYYH0001"),
("human", "你是谁？"),
]
ai_msg = tongyi_chat.invoke(messages)
print(ai_msg.content)

3.2 Prompt 模版封装

🎯划重点： 把Prompt模板看作带有参数的函数

如下代码我拆成了三段，开源课件源码中对应的是 langchain_002.py

3.2.1 PromptTemplate 可以在模板中自定义变量

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
############################# 1、PromptTemplate 模版 #############################
# 1.1 模版的原理
template = PromptTemplate.from_template("给我讲个关于{subject}的笑话")
print("===Template===")
print(template)
print("===Prompt===")
print(template.format(subject='小明'))
#  1.2 调用大模型
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)
# 通过 Prompt 调用 LLM
ret = llm.invoke(template.format(subject='小明'))
# 打印输出
print("===调用大模型效果===")
print(ret.content)

3.2.2 ChatPromptTemplate 用模板表示的对话上下文

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
############################# 2、ChatPromptTemplate 用模板表示的对话上下文 #############################
from langchain.prompts import (
ChatPromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
HumanMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
)
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)
template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
SystemMessagePromptTemplate.from_template(
"你是{product}的客服助手。你的名字叫{name}"),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{query}"),
]
)
llm = ChatOpenAI()
prompt = template.format_messages(
product="AI大模型全栈通识课",
name="AGI舰长",
query="你是谁"
)
print("\n\n =======对话上下文 prompt=======\n", prompt)
ret = llm.invoke(prompt)
print(ret.content)

3.2.3 MessagesPlaceholder 把多轮对话变成模板

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
############################# 2、ChatPromptTemplate 用模板表示的对话上下文 #############################
from langchain.prompts import (
ChatPromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
HumanMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
)
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)
############################# 2、MessagesPlaceholder 把多轮对话变成模板 #############################
# 3.1 模版设定
human_prompt = "将你的回答翻译成 {language}."
human_message_template = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_prompt)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[MessagesPlaceholder("history"), human_message_template]
)
# 3.2 模版转换
human_message = HumanMessage(content="Who is Elon Musk?")
ai_message = AIMessage(
content="Elon Musk is a billionaire entrepreneur, inventor, and industrial designer"
)
messages = chat_prompt.format_prompt(
# 对 "history" 和 "language" 赋值
history=[human_message, ai_message], language="中文"
)
print('\n\n模版转换后的 prompt ===\n', messages.to_messages())
# 3.3 请求大模型
result = llm.invoke(messages)
print('大模型返回结果 =====\n', result.content)

效果

3.2.4 从文件加载 Prompt 模板

本地新建一个文件 本地文件.txt，内容如下

AI大模型全栈通识教程-适宜人群
🎓 学历要求：高中及以上学历
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🎓 做懂业务，懂开发，懂AI；会使用，会微调，会绘画的三懂三会人才，成为中国第一批AI大模型全栈工程师
🙋 专业人士，可以不学； 小白/基础薄弱的，建议都来学！
● 中年职场人：职业发展陷入瓶颈，降薪、裁员，渴望破局
● 初入职场人：找工作困难，渴望挑战高薪，提升职场竞争力
● 家庭主妇/宝妈/失业人群：时间充裕，寻求简单的副业机会
● 企业家：有公司，人力成本高，产出低，需要降本增效
● 青少年：培养青少年 AI 兴趣与创造力，树立良好启蒙
作者：AGI舰长
教程介绍：https://www.yuque.com/lhyyh/agi/introduce

代码执行

############################# 3、从文件加载 Prompt 模板 #############################
template = PromptTemplate.from_file("本地文件.txt")
print("\n\n===Template===")
print(template)
print("===Prompt===")
print(template.format(topic='AI大模型全栈通识教程-适宜人群'))

效果

3.3 RAG必用技术：文档处理向量检索

3.3.1 文档加载器 Document Loaders

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.document_loaders import PyMuPDFLoader
############################# 1、PromptTemplate 模版 #############################
#  1.2 调用大模型
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
base_url = os.getenv('OPENAI_BASE_URL')
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)
# pip install fitz pymupdf
loader = PyMuPDFLoader("AI大模型全栈通识课介绍.pdf")
pages = loader.load_and_split()
print(pages[0].page_content)

3.3.2 文档处理器 TextSplitter

🎯类似 LlamaIndex，LangChain 也提供了丰富的文档处理工具：

DocumentLoaders：

https://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/#document-loaders
Text Splitters：

https://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/#text-splitters

pip install --upgrade langchain-text-splitters

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 初始化RecursiveCharacterTextSplitter文本分隔器
# 设置分隔器的参数，用于控制文本分割的行为
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
# 每个文本块的最大大小为200个字符
chunk_size=200,
# 文本块之间的重叠大小为100个字符，确保上下文的连贯性
chunk_overlap=100,
# 使用len函数计算文本长度
length_function=len,
# 在每个文本块的开始位置添加索引，便于后续处理时定位信息源
add_start_index=True,
)
paragraphs = text_splitter.create_documents([pages[0].page_content])
for para in paragraphs:
print(para.page_content)
print('-------')

3.3.3 向量数据库与向量检索

更多的三方检索组件链接参考
https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/vectorstores/

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.document_loaders import PyMuPDFLoader
# 加载文档
loader = PyMuPDFLoader("AI大模型全栈通识课介绍.pdf")
pages = loader.load_and_split()
# 文档切分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=300,
chunk_overlap=100,
length_function=len,
add_start_index=True,
)
texts = text_splitter.create_documents(
[page.page_content for page in pages[:4]]
)
# 灌库
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
db = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
# 检索 top-3 结果
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
docs = retriever.invoke("llama2有多少参数")
for doc in docs:
print(doc.page_content)
print("----")

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学习大模型？

在DeepSeek大模型热潮带动下，“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业，AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求，远超金融（40.1%）和专业服务业（26.7%）。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主，多数企业更倾向于维持现有服务模式，对AI人才吸纳能力相对有限。

在这里插入图片描述

这些数字背后，是产业对AI能力的迫切渴求：互联网企业用大模型优化推荐算法，制造业靠AI提升生产效率，医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域，因业务特性更依赖线下体验，对AI人才的吸纳能力相对有限。显然，AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”，越早掌握，越能占据职业竞争的主动权

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：