在过去的十五年里，我从HTML5的初探者成长为云原生（Cloud Native）的实践者，最终步入通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的时代进行探索。每个时代都有其独特的技术特点和发展趋势，而我始终坚信，无论时代如何变迁，将理论知识和技术应用紧密结合都是非常重要的。
在HTML5时代，我见证了Web技术的飞速发展，它不仅改变了人们使用互联网的习惯，也为后来的技术发展奠定了基础。进入云原生时代后，我的研究领域扩展到了容器云、微服务、Serverless等技术，这些技术极大地提高了软件开发的效率和灵活性。如今，随着通用人工智能时代的到来，我见证了大语言模型的崛起，它们在语言处理、图像识别等领域展现出惊人的潜力。但与此同时，我也认识到，充分发挥这些大语言模型的能力需要有效的应用开发框架来支持。LangChain正是在这样的背景下崭露头角的。
LangChain是一个开源的大语言模型应用开发框架，它不仅功能强大，而且易于学习和使用。在探索LangChain的过程中，我深切地感受到，无论是前端开发者还是后端开发者，无论是否具备AI专业知识，都可以通过LangChain来开发自己的应用和产品。这激发了我通过架构图绘制、视频讲解和案例分享的方式，尽可能地将LangChain的复杂概念和应用技巧简化，从而将我学习到的知识和经验传播给更多的人的热情。在这个过程中，我与社区成员们共同探讨技术难题，交流心得。这种互动不仅使我能够深入地理解LangChain，更重要的是，它让我意识到知识传播的价值。我希望通过我的努力，能够帮助初学者和同行更好地理解和应用LangChain。
为了更好地向社区伙伴们传递LangChain的最新技术和应用方法，我与两位LangChain爱好者——曹士圯、郭祖龙紧密合作，共同撰写了本书。我们的目标是基于LangChain的核心理念和功能，为读者提供全面、深入的学习路径。在这个过程中，我们不仅会和大家一起探索LangChain的开源稳定版本（0.1），也会着眼于整个LangChain生态系统，对其进行多维度展示。
我们在书中特别强调了LangChain的最新应用开发方式，例如LCEL。这种方式不仅代表了LangChain技术的前沿，也体现了我们对技术传播和实用性的重视。我们致力于通过清晰的讲解、实际的案例分析和易于理解的示例代码，帮助读者深入理解LangChain的工作原理和应用场景。
通过本书，我们希望能够激发读者对LangChain的兴趣，为他们提供可靠的学习资源。我们相信，无论是技术新手还是有经验的开发者，都能从中获得宝贵的知识和灵感，进而在自己的项目和研究中使用LangChain开发出具有创新性和有效的解决方案。
在深入阅读本书之前，这几点建议可能会帮助您更好地理解和应用书中的内容。首先，本书假设您具备基本的Python编程能力，以及在Linux或macOS系统上进行软件安装的基础知识。这些技能将帮助您更顺畅地理解书中的示例代码和操作步骤。其次，我们建议您采取两个阶段的阅读方法来深化对LangChain的理解。
?初步阅读：在首次阅读时，建议您整体浏览全书，了解LangChain生态系统的基本概念和组成部分。特别是理解各个组件在LangChain生态系统中的角色和功能。此时，可以初步浏览示例代码部分，无须深入。
?深入阅读：在第二次阅读时，建议您结合示例代码深入理解LangChain的开发细节。您可以重点阅读单独介绍LCEL语法和Runnable Sequence中可用组件的相关小节，以此来有效地熟悉和掌握LangChain推荐的推理链编写方式。书中所有的示例代码都可以运行，您可以从GitHub代码仓库中获取，并进行实际操作以加深理解。
本书共分为9章，每章围绕LangChain的不同方面展开，旨在提供全面而深入的指导。
“第1章  LangChain生态系统概览”是必读内容，为读者全面介绍LangChain生态系统的布局，并通过解析一个官方的生产级应用Chat LangChain，帮助读者初步认识LangChain生态系统。
“第2章  环境准备”对读者随阅读进行代码的编写来说非常关键，这一章的重点是Ollama的使用和llama2-chinese模型的部署。
第3章  到第6章结合具体的应用场景，深入讲解LangChain的核心模块。同时，会详细介绍LCEL语法和Runnable Sequence中可用的Runnable组件。在实际编写代码前，建议重点阅读这几章。
“第3章  角色扮演写作实战”引入并讲解Model I/O三元组的概念和应用。
“第4章  多媒体资源的摘要实战”探讨如何使用LangChain加载、处理多媒体资源中的文本内容。
“第5章  面向文档的对话机器人实战”深入讲解Retriever模块的机制和应用，同时解析检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的流程及其关键组件。
“第6章  自然语言交流的搜索引擎实战”详述如何利用Agent和思考链构建自然语言处理的搜索引擎，并介绍了Callback模块的功能。
“第7章  快速构建交互式LangChain应用原型”介绍如何将推理链快速转化为本地和云端应用，特别介绍了如何使用Streamlit和Chainlit框架在云端快速发布原型。
“第8章  使用生态工具加速LangChain应用开发”深入讲解3个关键的生态工具——LangSmith、LangServe和Templates＆CLI。
?LangSmith：详细介绍LangSmith的功能和如何使用LangSmith监控LangChain应用。
?LangServe：详细介绍如何将LangChain应用部署至API，提高应用的可访问性和性能。
?Templates＆CLI：详细介绍如何使用应用模板和命令行界面快速启动LangChain项目。
“第9章  我们的‘大世界’”展望更广阔的大语言模型应用开发领域。本章不仅分析和比较了LangChain、LlamaIndex、AutoGen框架，还探讨了基于LangChain Hub的各种应用场景和通用人工智能的认知架构的发展。
?大语言模型应用开发框架的“你我他”：分析和比较三大框架的特点和应用场景。
?从LangChain Hub看提示词的丰富应用场景：基于LangChain Hub，总结热门提示词领域及其丰富的应用场景。
?浅谈通用人工智能的认知架构的发展：讨论通用人工智能的认知架构概念，以及其在开源和闭源发展中的现状和趋势。
本书中所有的示例代码和参考资料都可以从GitHub代码仓库中获取。
感谢支持和帮助我们的家人们，是他们的理解和包容，才让本书得以完成。在我们疲惫或灰心时，是家人们的关怀支持着我们继续前行。
同时，我们也要感谢电子工业出版社的孙学瑛老师。她专业的指导帮助我们逻辑清晰地组织了本书的内容，使本书更加易读易用。她严谨的工作态度和敬业精神，也激励着我们不断完善作品。
LangChain是一个非常有前途和影响力的框架，它的快速发展让所有参与者都对它充满热情和期待。然而，任何新事物在发展过程中都难免遇到困难。作为早期探索者，我们的能力和经验有限，在内容创作上也会不可避免地存在一些缺陷。如果各位读者发现内容中有任何错误或不足之处，请您提出宝贵意见，我们会虚心接受、认真改进。
最后，我们由衷地感谢所有的读者，你们的支持就是我们最大的动力。我们衷心希望本书能成为您的有益工具。通过本书，我们也希望能够帮助更多的开发者和技术爱好者走在技术的前沿，探索和创造更多的可能。

张海立  ?
2024年3月