小册上新｜从前端到 AI：LangChain.js 入门与实战

大模型时代已经到来！

大量基础模型的质量、速度和价格已经到了高度可用的程度，曾经无数难以解决的语义理解、逻辑推断、复杂对话任务，现在通过非常简单的 prompt 就能解决。

这给应用层近乎无限的想象力，所有应用和交互模式都值得用大模型的思考方式重新审视。这是不亚于移动互联网浪潮的机会，一次新的全民黑客松，一次新的重构现有应用格局的机会！

大模型时代的语言将是 Python 和 JavaScript！

它们是 OpenAI 官方 API 仅支持的两种语言，也是大模型最流行的应用框架 LangChain 仅支持的两种语言。前者的地位不言而喻。而 JavaScript（后简称 JS） 是最接近应用层的语言，无论是网页、移动端，还是桌面端都可以使用 JS 进行构建，它也是唯一的全栈语言。

通过 JS，我们可以借助各种 Sass/Pass 云服务，快速构建出极高可用度的应用给用户，迅速验证自己的 idea 并获得市场反馈。现在，在 JS 丰富的生态又加入了大模型这一强大的工具，LangChain.js 并不是 Python 版本的简单封装，而是全部由 JS 构建，可见其对 JS 生态的重视。

这是给所有前端朋友的一次新机会，我们可以充分利用各种成熟的云服务，加上我们对大模型的理解和对用户需求的洞察，迅速构建出解决垂直领域的应用，并根据反馈持续更新和改进，占领新时代的用户心智。

为什么是 LangChain ？

LangChain 就是目前最流行的大模型应用框架，适合 JS 选手去入门和上手大模型应用的开发。其高度封装的特点将复杂隔离，我们可以利用其提供的各种高质量工具模块化地构建 App。其最新推出的 LCEL 新编程范式更是将模块化构建推到了一个全新的高度。

LangChain.js 并不是 Python 版本的套壳，而是一个完整的团队从 0 开始构建的生态，足以看出官方对 JavaScript 生态的重视：

使用 LangChain.js 构建复杂的 RAG Chatbot 或者是 Agents，往往只需要不到百行代码，就能生成一个高度可用的大模型应用基础。然后我们就可以将更多精力投入到更熟悉的 UI 和交互的构建之中，迅速交付给用户使用了。

小册是如何设计的？

本小册希望从应用侧程序员的角度，带大家用自己最熟悉的语言 JavaScript 去入门大模型的开发，希望大家用较低的理解和上手成本，开始大模型应用从 POC 到落地的完整流程。

小册主要分成四个部分：

背景知识：这里我们主要介绍基础的背景知识和基本工具的配置。我们会讲到获取 OpenAI API 比较方便的一些方式、学习配置 Deno 和 Jupyter NoteBook 来辅助开发 LLM app、以及 LangChain.js 的基础知识入门。

检索增强生成（RAG） ：这一模块我们会从概念开始，讲解 RAG 这一最流行的大模型编程范式，几乎市面上所有 Chat Bot 都有 RAG 的影子。我们会对其中每个流程的原理、实现方式、优化方式进行展开讲解。

Agent：这一模块我们会探索迈向 AGI 的第一步，我们去了解其原理和实现方式，并探讨其应用价值和落地方式，这一模块非常有趣，你可以看到 LLM 作为一个逻辑引擎是如何思考和运作的。

实战部分：LLM 应用缺的是想象力，实战模块我们将再向未来迈进一步，去讨论下一个时代的交互范式 -- LLM_UI，我们也会带大家思考如何利用好 LLM 的优势，最终实现两个非常有趣味性又有应用前景的实战项目。

最后，大模型所展示出来的强大智能和编码能力让无数程序员开始紧张。它对所有人来说都是新物种，对深入模型侧的研发和工程的背景要求较高。

事实上，编程和工程的发展就是将不需要关心的复杂度封装起来，给上层工程师减少思维复杂度，将更多的精力投入到自己擅长的领域。

大模型亦是这样，我们需要迅速掌握其使用方式和特点，然后思考如何将其与我们的技能结合起来，搭配成有价值的应用给用户。

用户并不关心你是如何实现的，你是否是从 0 自己训练的模型，用户只关心应用是否有价值，以及我能否在下一秒就能用到。而这恰恰是我们应用侧工程师所擅长的，我们懂用户、懂需求、懂交互，只需要掌握构建大模型应用的能力，就能交付高价值的应用。

最后的最后，拥抱变化！

这个世界上唯一不变的就是一切都在变。

希望大家能在这本小册里玩得开心 ❤️

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