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learn_01

以下是基于 LangChainGo（LangChain for Go）官方文档 整理的学习大纲，涵盖核心模块和关键概念，适合分阶段学习：

LangChainGo 学习大纲​

一、基础入门​

  1. LangChainGo 简介

    • 是什么：Go 语言的 LangChain 实现，用于构建 LLM 应用。
    • 核心功能：链式调用、模板管理、多模型支持等。
    • 适用场景：对话机器人、文本生成、数据增强等。

  2. 环境准备

    • 安装要求：Go 1.18+，依赖库安装（go get github.com/tmc/langchaingo）。
    • 基础示例：初始化 LLM 模型（如 OpenAI）并生成文本。

二、核心模块​

  1. Models（模型）

    • 支持的模型类型：
      • LLM（OpenAI、本地模型等）
      • Embedding 模型（文本向量化）
    • 示例：切换不同模型提供商。

  2. Prompts（提示模板）

    • 动态模板：使用 template 包构建带变量的提示词。
    • 示例：用户输入插入模板生成完整提示。

  3. Chains（链）

    • 链式调用：将模型、模板、工具组合成工作流。
    • 常用链类型：
      • LLMChain：基础模型调用链。
      • SequentialChain：多步骤顺序执行。
    • 示例：构建一个问答链（用户输入 → 模板 → 模型 → 输出）。

  4. Agents（代理）

    • 动态决策：根据输入选择工具或链。
    • 内置工具：搜索、计算等。
    • 示例：创建代理处理数学问题。

  5. Memory（记忆）

    • 会话状态管理：存储和读取历史交互。
    • 类型：短期记忆（会话级）、长期记忆（数据库）。
    • 示例：实现多轮对话上下文保持。

  6. Document Loaders（文档加载）

    • 从多种源加载文本：PDF、网页、数据库等。
    • 示例：读取本地文件并分割为文本块。

  7. Vector Stores（向量存储）

    • 嵌入向量存储与检索：FAISS、Pinecone 等集成。
    • 示例：构建本地向量数据库并实现语义搜索。

三、高级应用​

  1. 自定义工具与链

    • 开发自定义工具（如调用外部 API）。
    • 组合复杂链：条件逻辑、循环等。

  2. 性能优化

    • 批量处理请求。
    • 缓存机制减少重复调用。

  3. 安全与监控

    • 敏感数据过滤。
    • 日志与调用跟踪。

四、实战项目​

  1. 简单应用
    • 命令行问答机器人（基于本地文档）。
  2. 复杂应用
    • 自动化客服系统（记忆+代理+外部工具）。

五、资源与扩展​

  1. 官方资源
  2. 社区
    • Go 语言 LLM 开发讨论组。
    • 贡献指南（提交 PR 或 Issue）。

学习建议​

  • 循序渐进：从 Chains 和 Prompts 开始，逐步深入 Agents 和 Memory。
  • 动手实践：每个模块通过小示例验证理解。
  • 结合场景：根据实际需求（如数据分析、客服）选择重点模块。

可根据实际需求调整深度或补充特定模块（如多模态处理）。