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| 編輯推薦： |
（1） 案例驱动，实战导向：融合7个高价值业务场景，从需求分析到系统搭建，完整打通LLM应用开发闭环。
（2）覆盖主流框架，快速上手可落地：聚焦LangChain、LangChain4j、LlamaIndex三大主流框架，详细讲解功能、用法与适配策略，配套代码“即插即用”，大幅降低门槛。
（3）基于场景构建开发方法论：从Prompt工程、Agent设计到外部工具集成、函数调用，剖析复杂大模型系统的构建方式，将模型能力实际融入业务价值。
（4）重塑AI应用开发思维：不仅讲工具和代码，更提供系统架构设计思路、技术选型逻辑、能力边界认知，帮助开发者构建高可用、易维护、具拓展性的企业级AI应用。
（5）作者技术背景资深，内容可靠实用：作者深耕AI系统架构与应用实战，结合真实复杂的业务背景，选择贴近实际的内容，广泛适配行业场景。
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| 內容簡介： |
这是一本案例驱动的LLM应用开发指南，适合具备一定编程基础的开发者阅读。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的开发方法，以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此，本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书分为8章，全面阐述LLM应用的技术体系、开发模式和落地案例，具体内容如下：
第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景，然后介绍LLM应用开发的核心技术，并引出主流的集成性开发框架。
第2～8章 分析大语言模型应用的场景案例，即基于常见业务场景，梳理LLM应用的系统架构和实现过程，并采用主流的开源框架完成案例场景的开发落地。每章讲解一个系统案例，包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent开发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例，都提供具体的应用场景分析和系统架构设计，强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时，案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的开发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和开发实现。
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| 關於作者： |
郑天民
有10余年软件行业从业经验，对架构设计和技术管理有丰富的经验和深入的理解。在国际三大索引期刊上发表过多篇论文，研究方向为人工智能在大规模调度系统中的应用。
曾历经多家大型上市公司和互联网电商、健康类独角兽公司，担任系统分析架构师、技术总监和CTO等职务。负责多个面向跨境电商、医疗健康领域的RAG和AI Agent应用系统的设计和开发工作。担任企业顾问与培训讲师，有丰富的技术和管理主题的培训经验。
阿里云MVP、腾讯云TVP、TGO鲲鹏会会员。
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| 目錄：
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CONTENTS
目 录
前言
第1章 大语言模型应用开发体系1
1.1 大语言模型应用开发概述1
1.1.1 大语言模型应用场景1
1.1.2 大语言模型应用开发的核心技术4
1.2 大语言模型集成性开发框架11
1.2.1 集成性开发框架的功能特性11
1.2.2 代表性开发框架12
1.3 本章小结18
第2章 实现并重构一个翻译器工具19
2.1 基于OpenAI API实现翻译器19
2.1.1 引入OpenAI LLM19
2.1.2 OpenAI API对接21
2.1.3 构建翻译器工具V1.027
2.2 基于LangChain重构翻译器28
2.2.1 LangChain集成OpenAI LLM29
2.2.2 使用PromptTemplate创建提示词33
2.2.3 构建LLMChain37
2.2.4 构建翻译器工具V2.043
2.3 本章小结44
第3章 构建通用的文档检索助手45
3.1 RAG解析45
3.1.1 RAG技术的核心概念45
3.1.2 RAG应用开发流程46
3.2 基于LangChain4j实现文档检索助手48
3.2.1 LangChain4j的聊天模型48
3.2.2 LangChain4j的RAG技术组件53
3.3 使用高级RAG技术实现强化版文档检索助手61
3.3.1 查询压缩61
3.3.2 查询路由62
3.4 本章小结64
第4章 开发纠错型RAG应用66
4.1 纠错型RAG应用的核心组件67
4.2 基于LangChain4j Workflow实现工作流67
4.2.1 LangChain4j Workflow的工作原理68
4.2.2 LangChain4j Workflow的实现76
4.3 基于工作流实现CRAG应用79
4.3.1 CRAG应用的通用开发步骤79
4.3.2 CRAG应用开发的工作流88
4.3.3 测试和验证91
4.4 本章小结93
第5章 设计智能化的简历匹配服务94
5.1 简历匹配服务与RAG技术94
5.2 基于LlamaIndex实现简历匹配服务96
5.2.1 LlamaIndex的RAG技术组件96
5.2.2 设计简历数据提取管道99
5.2.3 创建和存储简历索引102
5.3 简历匹配优化策略105
5.3.1 构建混合检索器105
5.3.2 检索结果重排序108
5.3.3 基于Streamlit构建交互界面110
5.4 本章小结115
第6章 开发多模态处理器116
6.1 多模态处理的场景分析116
6.2 基于LangChain进行图像处理117
6.2.1 图像解析117
6.2.2 图像生成125
6.3 基于LangChain进行语音处理127
6.3.1 自动语音识别127
6.3.2 文本转语音129
6.4 多模态处理器的系统整合132
6.4.1 对话机制集成132
6.4.2 回调和流式处理135
6.5 本章小结139
第7章 定制化Agent开发实战140
7.1 Agent的运行机制140
7.2 LlamaIndex的Tool和Agent组件141
7.2.1 Tool141
7.2.2 OpenAIAgent148
7.2.3 ReActAgent151
7.2.4 AgentRunner和Agent-Worker156
7.3 构建自定义Agent158
7.3.1 自定义Agent的场景分析158
7.3.2 创建Tool组件159
7.3.3 实现自定义Agent163
7.3.4 测试和验证168
7.4 本章小结171
第8章 混合Agent架构设计实战172
8.1 MoA架构解析172
8.2 基于LangChain4j实现MoA架构173
8.2.1 MoA架构的实现步骤174
8.2.2 构建MoA工作流178
8.3 基于LangChain实现MoA架构185
8.3.1 文档嵌入和检索185
8.3.2 构建MoA架构的主流程192
8.3.3 整合MoA架构、Agent与向量数据197
8.4 本章小结204
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| 內容試閱：
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Preface
前 言
当下，大语言模型（Large Language Model，LLM）得到了越来越广泛的应用，但很多人对LLM的应用仅限于简单的聊天场景，而未将LLM的力量和日常工作紧密结合起来。尤其作为开发人员，我们对于LLM的理解往往停留在理论知识层面，而不知道如何将LLM与日常的业务场景和开发需求结合起来，从而构建一套能够落地的实践方案。当面对企业内部的各种信息时，我们需要提炼这些信息，并采用合适的媒介对其进行存储，进而构建自定义的、具有高度灵活性的智能化人机交互机制。这就需要应用与LLM相关的一组模型和技术组件，包括文本和文档处理、图像处理、嵌入模型、向量数据库等。如何将这些组件和LLM集成起来构建企业级的应用系统呢？一方面，需要对LLM主流的开发框架有足够的了解；另一方面，也需要结合具体的业务场景给出设计和实现方案，从而确保LLM应用落地。
本书是一本案例驱动的LLM应用开发指南，非常适合具备一定编程基础的读者学习。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的开发方法，以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此，本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。
在内容组织上，本书分为8章，全面阐述LLM应用的技术体系、开发模式和落地案例，具体来说：
第1章：构建大语言模型应用开发体系，总领全书。本章先介绍LLM的基本概念和应用场景，然后介绍LLM应用开发的核心技术，并引出主流的集成性开发框架。
第2～8章：分析大语言模型应用的场景案例，即基于常见业务场景，梳理LLM应用的系统架构和实现过程，并采用主流的开源框架完成案例场景的开发落地。每章讲解一个系统案例，包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent开发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例，本书都提供具体的应用场景分析和系统架构设计，强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时，案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这三款主流的开发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和开发实现。
本书面向的读者主要有如下3类：
掌握一定编程语言和技术知识、对LLM应用开发有实际需求的技术人员。这类读者需要将LLM技术应用到现实场景中来解决实际问题，但对LLM及其相关技术体系缺乏足够的了解，迫切需要一份开发指南来指导日常开发工作。本书可以帮助这类读者解决现实中的问题，并提供可参考的最佳实践。
对LLM有兴趣、希望体验LLM应用开发的广大开发人员。这类读者受到LLM技术的冲击和吸引，想要对LLM应用开发有全面的了解，但未找到适合入门的实战类书籍来帮助自己快速掌握LLM的基本概念和核心技术。本书可以帮助这类读者快速理解并上手LLM应用开发框架，并为其提供可供演练的案例场景。
系统架构分析和设计人员。这类读者对传统企业级应用的设计和开发过程已经有足够的认识，但缺少将业务架构与LLM融合的相关认知和经验。本书可以帮助他们构建体系化的LLM知识体系，帮助其更好地完成与LLM融合的架构分析和设计工作。
本书由案例驱动，结合日常开发过程中的常见业务需求，梳理了一系列典型的LLM应用开发场景，并实现了7个完整的案例。这些案例涵盖主流开发框架的核心技术组件、完整的架构设计方案以及详尽的代码实现过程。通过实践这些案例，开发人员可以锻炼出从业务场景中提炼LLM应用开发需求，进而完成应用设计与实现的综合性能力。
首先，感谢我的家人，特别是我的妻子章兰婷女士，她对我不得不占用大量家庭时间进行写作的情况给予了极大的理解和支持。然后，感谢现在及以往公司的同事们，因为在业界领先的公司和团队中，我得到很多学习和成长的机会。没有这些锻炼和积累，就不可能有这本书的诞生。
本书中的案例代码已全部于https://github.com/tianminzheng/llm-application-development开源，有需要的读者可自行查阅。尽管本书在写作过程中已再三核对，但书中仍难免有不当和错误之处，恳请读者批评指正，欢迎发送邮件至邮箱tianyalan25@163.com。另外，在抖音与B站搜索关注账号“郑天民”，可获取更多技术干货与案例讲解。
郑天民
2025年4月于杭州钱江世纪城
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