本书的结构由浅入深，第1章和第2章介绍大语言模型和LangChain的基础知识，使读者能够对本书内容有整体的认识，并完成运行环境的安装配置，为后续实践奠定基础。第3章至第8章详细介绍LangChain的重要模块，包括模型调用、链、智能体等，深入浅出地介绍了各模块的原理和使用方式。第9章至第11章涉及实践项目，包括对话机器人、代码理解、检索增强生成，通过这些项目，读者能更好地理解如何基于LangChain构建自己的大语言模型应用系统。
本书适合AI应用程序开发者、对大语言模型感兴趣的开发者，以及对大语言模型感兴趣的高等院校学生阅读。

第1章 大语言模型简介
1.1 大语言模型定义
1.2 大语言模型的工作原理
1.3 大语言模型的应用领域
1.4 大语言模型面临的挑战和前景
1.5 小结
第2章 LangChain简介
2.1 初识LangChain
2.2 环境安装
2.3 小结
第3章 模型调用
3.1 大语言模型调用
3.2 对话模型调用
3.3 文本嵌入模型调用
3.4 源码解析
3.5 小结
第4章 模型输入输出
4.1 提示词模板
4.2 对话提示模板
4.3 提示示例选择器
4.4 输出解析器
4.5 小结
第5章 数据连接
5.1 文档加载器
5.2 文档转换器
5.3 向量存储器
5.4 检索器
5.5 小结
第6章 记忆模块
6.1 对话记忆模块
6.2 向量库存储记忆模块
6.3 自定义记忆模块
6.4 小结
第7章 链
7.1 大语言模型链
7.2 自定义链
7.3 组合链
7.4 小结
第8章 智能体
8.1 交互工具
8.2 智能体类型
8.3 构建智能体
8.4 小结
第9章 实践：对话机器人
9.1 流程概述
9.2 实现步骤
9.3 小结
第10章 代码理解实践
10.1 流程概述
10.2 详细步骤
10.3 小结
第11章 检索增强生成
11.1 LCEL
11.2 流程概述
11.3 详细步骤
11.4 小结