2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发

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LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。

LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架。它可以实现以下应用程序：数据感知：将语言模型连接到其他数据源自主性：允许语言模型与其环境进行交互 LangChain的主要价值在于：

组件化：为使用语言模型提供抽象层，以及每个抽象层的一组实现。组件是模块化且易于使用的，无论您是否使用LangChain框架的其余部分。现成的链：结构化的组件集合，用于完成特定的高级任务现成的链使得入门变得容易。对于更复杂的应用程序和微妙的用例，组件化使得定制现有链或构建新链变得更容易。

LangChain 主体分为 6 个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，通过文档的组织结构，你可以清晰了解到 LangChain的侧重点，以及在大语言模型开发生态中对自己的定位。

深入 6 大组件LangChain 中的具体组件包括：

模型（Models），包含各大语言模型的 LangChain 接口和调用细节，以及输出解析机制。提示模板（Prompts），使提示工程流线化，进一步激发大语言模型的潜力。数据检索（Indexes），构建并操作文档的方法，接受用户的查询并返回最相关的文档，轻松搭建本地知识库。记忆（Memory），通过短时记忆和长时记忆，在对话过程中存储和检索数据，让 ChatBot 记住你是谁。链（Chains），是 LangChain 中的核心机制，以特定方式封装各种功能，并通过一系列的组合，自动而灵活地完成常见用例。代理（Agents），是另一个 LangChain 中的核心机制，通过“代理”让大模型自主调用外部工具和内部工具，使强大的“智能化”自主 Agent 成为可能！你的 App 将产生自驱力！

多智能体系统是多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统。它的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体采取协调行动解决问题等。研究者主要研究智能体之间的交互通信、协调合作、冲突消解等方面，强调多个智能体之间的紧密群体合作，而非个体能力的自治和发挥，主要说明如何分析、设计和集成多个智能体构成相互协作的系统。

多智能体系统在表达实际系统时，通过各智能体间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的结构、功能及行为特性。多智能体系统具有自主性、分布性、协调性，并具有自组织能力、学习能力和推理能力。采用多智能体系统解决实际应用问题，具有很强的鲁棒性和可靠性，并具有较高的问题求解效率。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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