LangChainGo

一个用于学习和探索LangChain框架的实践项目，通过动手实例和练习帮助开发者掌握LangChain的核心功能和应用场景。

项目概述

LangChainGo旨在提供一个全面的学习体验，通过各种示例、教程和练习，涵盖LangChain框架的不同方面。无论你是初学者还是有经验的开发人员，本项目都将帮助你深入了解和掌握LangChain的使用技巧。

特点

• 基础教程：帮助你快速入门LangChain的分步指南
• 实战示例：展示LangChain在不同场景中的应用
• 动手练习：测试你的理解并强化学习的实践任务
• 学习资源：官方文档、社区论坛和其他学习材料的链接

开始使用

要开始使用LangChainGo，请按照以下步骤操作：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/tao-xiaoxin/LangChainGo.git
   cd LangChainGo

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

3. 设置环境变量：

   cd .env.example .env

4. 上述开发环境安装完成，使用Miniconda安装和配置 Jupyter Lab（可选），安装 Jupyter Lab：

   conda install -c conda-forge jupyterlab
   

   使用 Jupyter Lab 开发的最佳实践是后台常驻，下面是相关配置（以 root 用户为例）：

   # 生成 Jupyter Lab 配置文件，
   jupyter lab --generate-config
   

   打开上面执行输出的jupyter_lab_config.py配置文件后，修改以下配置项：

   c.ServerApp.allow_root = True # 非 root 用户启动，无需修改
   c.ServerApp.ip = '*'
   

   使用 nohup 后台启动 Jupyter Lab

   $ nohup jupyter lab --port=8000 --NotebookApp.token='替换为你的密码' --notebook-dir=./ &
   

项目结构

LangChainGo/
├── images            # 文档图片
├── requirements.txt  # 项目依赖
└── README.md         # 项目说明

学习路径

1. 入门基础：了解LangChain的基本概念和组件
2. 模型交互：学习如何与各种语言模型进行交互
3. 链式调用：掌握LangChain的链式调用功能
4. 向量存储：探索向量数据库的使用方法
5. 代理构建：创建智能代理以完成复杂任务
6. 应用开发：构建完整的LangChain应用

算力资源

本项目开发使用的是腾讯云CloudStudio提供的开发环境和算力资源。在此特别感谢腾讯云CloudStudio每月提供的一万分钟免费算力支持，这大大便利了项目的开发和测试过程。

• 腾讯云CloudStudio: https://ide.cloud.tencent.com/dashboard/

贡献

欢迎来自社区的贡献！如果你有示例、教程或改进意见要分享，请提交一个拉取请求。对于重大更改，请先开启一个议题来讨论你想要更改的内容。

许可证

本项目采用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。

致谢

• 感谢LangChain社区的支持和贡献
• 特别感谢所有帮助使这个项目成为可能的贡献者

祝学习愉快！