LangChain For Go：简化大模型应用开发，极速构建LLM应用程序！

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什么是LangChain？

LangChain 是一个用于构建基于大语言模型（LLM）的应用程序的框架。它为开发者提供了一组工具和模块，以简化与语言模型的集成和应用开发。LangChain 的核心功能包括：

链式调用：LangChain 允许将多个操作链接在一起，例如将输入传递给语言模型，然后将输出用于进一步处理或与其他数据源交互。
多种语言模型支持：框架支持多种大语言模型，开发者可以方便地切换和组合不同的模型，以满足特定需求。
数据集成：LangChain 提供了与各种数据源（如数据库、API、文件系统等）的集成，方便开发者从多种渠道获取和处理数据。
上下文管理：框架支持在对话或任务中管理上下文信息，以提高模型的响应质量和准确性。
扩展性：LangChain 允许开发者自定义和扩展功能，以适应特定的应用场景。

LangChain 的设计理念是降低与大语言模型交互的复杂性，使得开发者可以更专注于构建实际应用，而不是处理底层的技术细节。

官网：www.langchain.com/

使用LangChain For Go构建LLM应用程序

LangChain 原本是使用 Python 开发的，LangChain for Go 是 LangChain 框架的 Go 版本实现，旨在为 Go 开发者提供构建基于大语言模型（LLM）应用的工具和功能。与 Python 版本相比，LangChain for Go 旨在将链式调用、数据集成和上下文管理等概念带入 Go 生态系统，使开发者能够轻松构建和扩展 LLM 应用。

创建一个工程并安装依赖

首先打开 Goland，创建一个工程，然后安装依赖：

go get github.com/tmc/langchaingo

编写一个简单的 main 函数：

package mainimport ("context""fmt""log""github.com/joho/godotenv""github.com/tmc/langchaingo/llms""github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
)func main() {// 加载 .env 文件err := godotenv.Load()if err != nil {fmt.Println("Error loading .env file")return}ctx := context.Background()llm, err := openai.New()if err != nil {log.Fatal(err)}prompt := "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"completion, err := llms.GenerateFromSinglePrompt(ctx, llm, prompt)if err != nil {log.Fatal(err)}fmt.Println(completion)
}

在项目根目录创建 .env 文件：

OPENAI_API_KEY=your api key

这个文件里面存放你的 OPENAI_API_KEY，Api Key 从 OpenAI 官方网站申请。然后使用 godotenv 库解析 .env 文件，但是你首先得安装这个库：

go get github.com/joho/godotenv

输出得到：

Socktastic

其他的示例

其他的 langchaingo 库的用法参考源码：

github.com/tmc/langcha…

总结

langchaingo 这个库主要目的是简化使用 Go 语言开发 LLM 应用程序的步骤，它提供了基础的结构体、函数将原本调用 OpenAI 的 http 接口的过程封装起来了，最终呈现在用户面前的是一个个对应接口的函数或者方法。用户不需要关心那些 http 接口的具体地址，只需要关系业务逻辑的开发即可，最终实现与现有的业务系统集成。

其实，使用 langchain 不单单可以开发简单的对话机器人服务，还可以用于开发一些指令解析的功能。比如用户输入一个指令或用一句话要实现一个系统的操作，那么系统可以调用 OpenAI 的接口解析这个指令然后做出对应的操作，在笔者的公司内部已经使用了运维机器人来实现自动化运维减少了人力成本。其实这也就是智能体——AI Agent。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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一、LLM大模型经典书籍

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望