马士兵langchain笔记

### 关于马士兵 LangChain 学习笔记教程 LangChain 是一种用于构建应用程序的框架，它能够连接到大型语言模型 (LLMs)，并允许开发者通过集成外部数据源来增强机器人的功能[^1]。这种工具的设计理念在于使聊天机器人不仅限于回答常见的、预定义的问题，还可以动态地从数据库或其他存储介质中检索信息，并据此完成特定的任务，例如发送电子邮件等。 在工程实践中，LangChain 被认为是一种类似于 Spring 框架的存在——即提供了一种标准化的方式去开发 AI 应用程序[^2]。这意味着对于希望利用 LLMs 的开发者来说，LangChain 提供了一个结构化的环境，在其中可以更高效地管理提示词（Prompt）、处理上下文以及优化性能表现。 针对您提到的学习资料需求，“马士兵”的 B 站课程《AI大模型全套教程》涵盖了 LangChain 的相关内容，并且该系列还包括其他重要主题如 RAG 实战、Transformers 和不同类型的 LLMs 如 ChatGLM-4 及 DeepSeek 等[^3]。以下是几个可能帮助您的方向： #### 推荐资源路径 如果您正在寻找具体的 LangChain 学习材料或者笔记，可以从以下几个方面入手： 1. **官方文档**: 官方网站提供了详尽的技术指南和 API 文档，这是理解任何技术栈的基础。 - 地址通常可以直接访问 https://langchain.com/docs/ 或者其 GitHub 页面获取最新版本的信息。 2. **视频教程**: 根据描述中的备注部分指出的内容来源于 Bilibili 平台上的公开教学视频集合。“马士兵-AI大模型全套教程”，这门课应该覆盖了从基础概念到实际项目部署的一整套流程。建议订阅频道关注更新进度以便及时获得新章节发布通知。 3. **社区讨论区**: 加入活跃的技术交流群组或论坛可以帮助解答疑惑同时也能发现更多优质第三方总结性文章。Reddit, Stack Overflow 上都有专门板块可供查询常见疑问解决方案；另外还有中文圈内的 CSDN 博客园等地也可能存在个人撰写的高质量解读博文值得参考阅读。 下面给出一段简单的 Python 示例代码展示如何创建自定义 Prompt Template 来调用 Large Language Model 进行对话交互: ```python from langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChain llm = OpenAI(temperature=0.9) prompt_template_name = """You are a helpful assistant named {name}. Answer the following question truthfully:{question}""" prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["name", "question"], template=prompt_template_name) llm_chain = LLMChain(prompt=prompt_template, llm=llm) response = llm_chain.run({"name": "Qwen", "question": "What is your favorite color?"}) print(response.strip()) ``` 此脚本展示了如何设置带有变量插槽 `{}` 的字符串作为输入给定参数值之后传递至选定的语言模型实例 `OpenAI` 中运行最终打印输出结果。 ---