LangChain是一个强大的框架，用于构建基于大语言模型(LLM)的应用程序。检索增强生成(RAG)是LangChain框架中的核心功能之一，它通过结合外部知识检索和语言生成，显著提高了LLM回答的准确性和可靠性。本培训材料系统性地介绍了LangChain框架中RAG的基础知识，涵盖了从文档加载、文本分割、向量嵌入到向量存储的完整流程。通过学习这些材料，您将掌握构建高效RAG系统的核心技术和最佳

LangChain是一个强大的框架，专为构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序而设计。本培训系列全面介绍了如何使用LangChain框架集成各种大模型，从商业API到本地开源模型，涵盖了模型选择、配置、优化和高级应用的方方面面。

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本教程提供了AI市场中主要大型语言模型（LLM）的全面指南。

本培训材料涵盖了LangChain的基础方面，从基础环境搭建到高级应用开发，包括提示工程、输出解析、记忆管理、表达式语言和链式应用等核心主题。每个模块都包含理论介绍、实践案例和代码示例，确保学习者能够深入理解并灵活应用这些知识。

本案例详细介绍了如何使用 LangChain 创建和利用提示词模板，以生成动态和灵活的提示词，满足各种应用场景，如对话历史、结构化输出和专门查询。

本指南详细介绍了如何获取和使用OpenAI API密钥，包括限制设置。

本案例分析详细介绍了 LangChain 中的 Runnable 对象，这些对象提供了一种模块化和灵活的方法来设计工作流，通过启用链式调用、并行执行和数据转换，实现了高效的结构化输入和输出处理。

本案例分析基于LangChain表达式语言(LCEL)的接口教程，深入探讨了LCEL的核心功能和使用方法。

本指南提供了在Mac上开发LangChain应用的全面设置流程。LangChain是一个用于构建由大型语言模型(LLMs)驱动的应用程序的框架，本指南确保您的环境完全优化，以实现无缝集成和开发。