Mastering  LLM Applications with LangChain and  Hugging Face
作者: Hunaidkhan Pathan and Nayankumar Gajjar
语言: 英文
出版年份: 2025
编程语言: Python
其他分类: 人工智能
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书籍摘要

一、定位与目标读者

  • 定位:面向希望“零→一→上线”完整掌握大模型(LLM)应用开发的技术人员。
  • 特点
    • 用 Python 示范,LangChain 为骨架,Hugging Face 为模型仓库;
    • 从环境搭建、理论概念、编码实践到云端部署全覆盖;
    • 提供可运行的代码包与 Colab 链接,强调“边学边做”。

二、内容框架(12 章 + 2 附录)

模块 章节 核心收获
基础 1-3 Python、虚拟环境、IDE 选择、多种运行脚本方式
NLP 入门 4 分词、n-gram、停用词、词干提取、词性标注、NER、情感分析、词嵌入、主题建模等概念 + 代码
LLM 理论 5 Transformer 发展史、注意力机制、GPT/BERT/T5/DistilBERT/RoBERTa/XLNet 等模型对比与适用场景
LangChain 实战 6 生态概览、数据加载器、向量存储(Chroma/FAISS)、开源 LLM 调用、嵌入模型、链式调用 LCEL、评估器
Hugging Face 深度 7 Hub、Dataset、Inference API、transformers 三大用法(pipeline/hub/auto-class)、评估指标(ROUGE/BLEURT/METEOR/Perplexity)、迁移学习零样本示范
RAG 聊天机器人 8 用自定义 PDF 构建“检索-增强-生成”问答机器人;Gradio 一键分享 demo;Loader & Vector Store 速查表
调参与微调 9 训练侧(学习率、batch、epoch、早停、正则化等)与推理侧(Temperature、Top-p/k、频率/存在惩罚、上下文窗口)系统解读;开源模型微调脚本 + OpenAI 格式 jsonl 转换示例
落地与扩展 10-11 对接 Telegram 的实战案例;AWS SageMaker 步骤化部署;GCP 简介
未来展望 12 多模态、小领域模型、Agent 框架、量化、向量数据库、护栏与伦理
速查 附录A/B LLM 实验 20 条实用技巧;书籍、论文、社区资源导航

三、实战亮点速览

  1. 一条龙代码示例

    • DirectoryLoader + RecursiveCharacterTextSplitter 解析本地 PDF;
    • 选择 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 做嵌入,存入 Chroma;
    • 以 Dolly-v2-3B 为底座,通过 RetrievalQA 链实现“上下文问答”;
    • 3 行 Gradio 代码生成交互式 Web Demo,可公网分享。
  2. 模型比较与评估

    • LangChain ModelLaboratory 横向对比 Falcon、Phi-3 等模型输出;
    • 内置 evaluate 库计算 ROUGE、BLEURT、METEOR、困惑度,量化生成质量。
  3. 微调流程拆解

    • 数据 → 清洗 → Tokenize → 添特殊符 → 填充/截断 → 转 jsonl;
    • 展示 Hugging Face Trainer 接口,演示如何在单卡 GPU 上微调 GPT-2;
    • 给出超参数“九宫格”对照表,帮助读者快速定位调参区间。

四、书籍特色

  • “理论—代码—评估—部署”闭环:每一章都配备可运行脚本与输出截图,读完即可复现。
  • 开源优先:所用模型与数据集均基于免费或 Apache 2.0 协议,降低学习成本。
  • 场景驱动:以“企业知识库问答”为主线,逐步扩展至云端可扩展微服务。
  • 中文友好:虽为英文原版,但关键术语均附中文解释,方便双语检索。

五、适读人群与收获

  1. 有 Python 基础的 AI 初学者 → 快速补齐 NLP & LLM 知识框架;
  2. 想落地 RAG 方案的算法工程师 → 直接复用书中模板,节省调研时间;
  3. 关注成本与数据隐私的中小企业 → 学会用开源模型本地微调、私有部署;
  4. 技术管理者 → 通过评估指标与部署章节,量化模型效果与资源预算。

六、总结

**《Mastering LLM Applications with LangChain and Hugging Face》**像一张“大模型落地路线图”:
从环境搭建、理论速通,到用 LangChain 串起 Hugging Face 的模型与数据,
最终完成一个可分享、可上线、可扩展的生成式 AI 应用——
“读完即可把 PDF 文件夹变成懂人话的聊天机器人”。

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