基于 Langchain 架构实现 LLM 从0到1的开发

本项目主要参考 LangChain 官方文档 、《Learning LangChain -- Mayo Oshin & Nuno Campos(青蛙书)

本项目目前计划按照 LangChain 的几个特色模块基础、memory、agents、tools、chains、prompt、output parser、RAG、LangGraph，以具体代码实例和讲解的方式来实现。

Setup

本项目运行在 python=3.12 ubuntu 22.04 环境下，依赖包在environment.yml中，可以通过以下命令安装：

conda env create -f --name your-conda-environment-name environment.yml 

此外，本项目是基于阿里百炼平台所提供的 qwen-plus 模型，因此需要先申请模型密钥，并设置环境变量：

export BAILIAN_API_KEY=your-api-key

我一般的做法是在当前目录下人为生成一个.env文件，并写入BAILIAN_API_KEY=your-api-key，然后通过以下命令加载环境变量：

load_dotenv()

阿里百炼对新用户有100万 tokens 的免费额度，可以申请。此外硅基流动、魔搭社区等平台也提供了免费额度，可以申请。