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LangChain學習手冊｜使用 LangChain 與 LangGraph 建構 AI 與 LLM 應用程式
Learning LangChain: Building AI and LLM Applications with LangChain and LangGraph
作者：
Mayo Oshin, Nuno Campos
譯者：
賴屹民
分類：
電腦與網路
／
綜論
出版社：
美商歐萊禮中文書
出版日期：2025/11/17
ISBN：9786264251815
書籍編號：kk0605550
頁數：328
定價：
680
元
優惠價：
82
折
558
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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LangChain學習手冊｜使用 LangChain 與 LangGraph 建構 AI 與 LLM 應用程式 內容簡介 若要打造可推理及提取外部資料、理解前後脈絡、可投入正式環境的 AI 應用程式，你就必須熟悉熱門的開發框架與平台 LangChain。它可以用來建立、執行與管理有自主行動能力的 app。目前已有許多頂尖公司採用 LangChain，包括 Zapier、Replit、Databricks 等。對於已經學會 Python 或 JavaScript，且想要掌握 AI 能力的新手開發者而言，本書是必備的學習資源。 作者 Mayo Oshin 與 Nuno Campos 透過實用的見解與深入的教學，帶領你逐步掌握 LangChain 的運用。從基礎概念開始，一步步帶你建立一個可正式上線，並且能夠使用個人資料的 AI agent。 • 運用 retrieval-augmented generation（RAG）技術，結合外部的即時資料來提升 LLM 的準確性。 • 開發並部署能夠與使用者聰明地互動，並且記得前後脈絡的 AI 應用程式。 • 透過 LangGraph 來使用強大的 agent 架構。 • 整合並管理第三方 API 與工具，以擴充 AI 應用程式的功能。 • 監控、測試與評估 AI 應用程式，以提升效能。 • 瞭解 LLM app 開發的基礎知識，並學習如何在 LangChain 上加以活用。 ------------------------------------------------------------- 「本書包含條理分明的講解和可落實的技巧，是掌握 LangChain 的強大功能，並用它來製作可上線的生成式 AI 與 agent 的首選資源。對於想充分利用此平台之潛力的開發者來說，是必讀之作。」 ── Tom Taulli，IT 顧問暨《AI輔助程式開發》作者 「這本完整的指南涵蓋文件提取與檢索，以及在正式環境中部署與監控 AI agent 的完整知識。透過引人入勝的範例、直覺的圖解與實際的程式碼，讓 LangChain 變得既有趣又好玩！」 ── Rajat K. Goel，IBM 資深軟體工程師 「這是一本完整的 LLM 指南，不只介紹基礎知識，也探討生產階段，充滿技術見解、實用策略，以及強大的 AI 模式。」 ── Gourav Singh Bais，Allianz Services 資深資料科學家暨技術內容撰寫人
作者簡介 Mayo Oshin 是科技創業家、AI 顧問與天使投資人。他是 LangChain 開源程式庫的早期開發貢獻者與推廣者，也是廣受歡迎的 AI「與資料對話（chat with data）」運動的先驅。 Nuno Campos 是 LangChain 的創始軟體工程師之一。他擁有十年的 Python 與 JavaScript 軟體工程、系統架構設計，以及開源維護經驗。
目錄 第一章 使用 LangChain 必備的 LLM 基礎知識 設置 LangChain 環境 在 LangChain 中使用 LLM 讓 LLM 的指示詞可以重複使用 從 LLM 取得特定格式的輸出 組合 LLM 應用程式的各個部分 第二章 RAG 首部曲：為你的資料建立索引 目標：為 LLM 挑選相關的脈絡 embedding：將文字轉換成數值 將文件轉換成文字 將文字拆成小段落 產生文字embedding 將 embedding 存入向量庫 追蹤文件的變更 索引最佳化 第三章 RAG 二部曲：與你的資料對話 Retrieval-Augmented Generation 簡介 查詢句轉換 查詢句路由 建構查詢句 第四章 使用 LangGraph 來為聊天機器人加入記憶功能 建立聊天機器人記憶系統 介紹 LangGraph 建立 StateGraph 為 StateGraph 加入記憶功能 修改聊天歷史 第五章 LangGraph 與認知架構 架構 #1：LLM 呼叫 架構 #2：鏈式架構 架構 #3：路由器 第六章 agent 架構 Plan-Do 迴圈 建立一個 LangGraph agent 始終先呼叫某一個工具 使用大量工具 第七章 Agents 第二集 反省 LangGraph 的 subgraph 多 agent 架構 第八章 善用 LLM 的設計模式 結構化輸出 第九章 部署：將 AI 應用程式部署到正式環境 先決條件 瞭解 LangGraph Platform API 在 LangGraph Platform 上部署 AI 應用程式 安全 第十章 測試：評估、監控與持續改進 在 LLM app 開發週期中的測試技巧 設計階段：能自我修正的 RAG 預備上線階段 正式上線階段 第十一章 使用 LLM 來建構應用程式 互動式聊天機器人 與 LLM 合作編輯 環境式運算（ambient computing）
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