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LangChain核心技术与LLM项目实践

凌峰

16人今日阅读

"《LangChain核心技术与LLM项目实践》全面系统地介绍了LangChain的主要功能模块及具体应用，深入探讨了LangChain在企业应用实践中的深度开发、技术优化及其核心技术。《LangChain核心技术与LLM项目实践》共12章，从大语言模型的基础知识入手，涵盖任务链的设计、内存模块的管理、表达式语言的使用、Agent系统的实现、回调机制、模型I/O与数据检索等方面的内容，并通过代码示例和应用场景，逐步引导读者掌握模型优化、并发处理和多级任务链设计等高级技术，最后，从需求分析、架构设计到代码实现，详细展示了如何运用LangChain技术开发一个企业级智能问答系统，帮助开发者打造高效、可靠的企业级解决方案。 《LangChain核心技术与LLM项目实践》从入门到高级，聚焦于前沿技术与落地实践，适合大模型及LangChain开发人员、高校学生以及对LangChain开发感兴趣的人员和研究人员阅读，也适合作为培训机构和高校相关专业的教学用书。"

大模型项目实战：Agent开发与应用

高强文

8人今日阅读

这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?开发篇（7~16章） 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础，针对每个框架各讲解一个开发案例。另一方面，通过案例介绍Agent开发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型开发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用开发，也提供详细的案例演示。

微信小程序开发入门与实践

雷磊

6人今日阅读 推荐值 76.2%

本书主要围绕OrangeCan项目展开一系列编码工作，用几近真实的项目介绍小程序的各个API、组件用法，并附带一些小程序开发的经验、技巧以及常见的误区说明。整个OrangeCan项目分为三部分：文章阅读、电影资讯以及设置。文章阅读包括文章列表、文章详情以及评论，通过编写文章阅读功能的代码，读者将学会swiper组件的裁剪模式、image组件的裁剪模式、缓存的使用技巧、列表渲染、数据绑定、模板、音乐播放、录音、分享等知识。除此之外，读者将对小程序页面的生命周期有一个大致了解。学习完这部分内容，读者将可以轻松做出一个内容型小程序应用。电影资讯功能主要介绍如何调用服务器数据及template模板的使用技巧。设置页面功能包含大量功能示例，包括获取硬件设备信息、罗盘与重力感应的应用、扫描二维码、用户登录、用户信息校验、解析用户加密数据、获取用户openId、发送模板消息、微信支付等功能。本书还提供部分服务器的PHP代码，主要供用户登录、校验、解析加密数据、模板消息、微信支付等功能调用。本书内容丰富、注重实战，讲解通俗易懂。适合小程序开发人员、培训机构和企业内部培训使用。