[LangChain 学习资源大集合]

在构建语言模型应用(LLM)时,LangChain 是当前备受关注的框架之一。无论是初学者还是进阶用户,丰富的学习资源可以帮助我们高效掌握 LangChain 的核心概念、工具和最佳实践。这篇文章为大家整理了一些优秀的 LangChain 学习资源,包括官方教程、课程、短视频以及书籍。


官方教程(Tutorials)

1. LangChain 官方教程

LangChain 官方提供了非常详细的初学者和进阶教程,推荐从这里获取框架的最新动态和权威指南。

  • LangChain v0.1:基础教程,帮你快速上手 LangChain。
  • Build with LangChain - Advanced:面向进阶开发者的教程,通过实际场景探索框架核心功能。
  • LangGraph:关于如何以图的方式理解和建模 LangChain 应用。

访问链接:LangChain.ai

2. 社区贡献教程

以下是由开发者社区撰写的教程,涉及从 Prompt 工程到复杂应用开发的方方面面:

  • Greg Kamradt:关注基础功能及简单应用搭建。
  • Sam Witteveen:详细解析 LangChain 的功能模块。
  • James Briggs:分享实际项目中的超实用技巧。
  • Prompt Engineering:专注提示词优化方法。
  • Mayo Oshin:通过实际案例演示复杂逻辑。<
### LangChain 学习路线图与资源 #### 1. **LangChain 基础概念** LangChain 是一个开源 Python 库,专注于帮助开发者构建基于模型的应用程序。其核心特点包括模块化设计、链式调用、记忆机制以及流式处理等功能[^3]。这些特性使得 LangChain 成为了开发自然语言生成、对话系统、问答系统等多种应用场景的理想工具。 #### 2. **学习路径建议** ##### (1)了解基础理论 - 阅读官方文档以熟悉 LangChain 的基本架构及其组件的工作原理。这一步骤对于理解如何配置和运行不同类型的链(Chains)、提示模板(Prompts)至关重要。 - 官方网站提供详尽的入门指南和技术细节说明,可以从这里获取初步认识:[LangChain Official Documentation](https://python.langchain.com/)。 ##### (2)实践动手实验 - 利用 LangChain 提供的小型示例项目来练习实际编码技能。例如尝试实现简单的 QA 系统或者聊天机器人原型。 - 推荐从官方 GitHub 仓库中的 `examples` 文件夹入手,其中包含了多个实用案例研究[^4]。 ##### (3)深入探索高级主题 随着基础知识掌握牢固之后,可以进一步探究更复杂的领域比如 Agents 和 Tools Kits: - **Agents**: 自动执行一系列任务而无需人为干预; - **Tools Kits**: 特定用途的功能集合体,如 CSV 处理、GitHub API 调用等。 通过阅读相关博客文章或观看在线课程加深对该部分的理解程度。 #### 3. **推荐学习资源列表** 以下是几类适合不同程度学习者的优质材料: - **初学者友好型**: - [LangChain Quickstart Guide](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html): 这份快速启动手册非常适合刚开始接触该框架的新手们; - YouTube 上有许多针对新手的教学视频系列,搜索关键词 “LangChain tutorial beginner”。 - **中级进阶版**: - 参考之前提到的规模语言模型 (LLMs) 相关资料集[^2], 其中可能包含有关 LangChain 使用技巧的内容; - 加入社区讨论组参与话题交流分享经验心得. - **专家级挑战项**: - 查阅最新发表的研究论文探讨前沿技术方向 ; - 开发自己的原创应用程序测试极限性能表现 . #### 4. 示例代码片段展示 下面给出一段简单演示如何加载 OpenAI GPT 模型并通过 LangChain 构建一条消息传递链条的例子: ```python from langchain.llms import OpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain llm = OpenAI(temperature=0.7) prompt_template="What is a good name for a company that makes {product}?" prompt = PromptTemplate(input_variables=["product"], template=prompt_template) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) print(chain.run(product="colorful socks")) ``` 此脚本会向指定的产品名称询问合适的公司命名方案并返回结果字符串形式的答案。 ---
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