本书共11章，覆盖了AI生成大模型的理论基础、LangChain的初识与入门、进阶使用、在软件开发和数据科学中的应用及生成式AI的未来展望等多个方面。第1~3章介绍AI生成大模型的基础知识，如AI历史、生成式模型在不同领域的应用、大型语言模型如GPT的基础和LangChain的初识与入门。第4~6章深入LangChain的进阶使用，探讨Agent构建、文档查询工具、聊天机器人开发，提供实战案例和技术细节。第7~9章聚焦LangChain在软件开发和数据科学的应用及定制LLM输出的策略，介绍编程、自动化软件开发、数据探索技术方法及LLM输出优化。第10章和第11章讨论LLM在生产环境的应用、监控、回调处理，以及生成式AI的未来展望，包括其潜力、社会影响和挑战，旨在为读者提供从入门到进阶的全面知识，适合不同背景的读者深入学习和应用。本书特色在于其理论与实践相结合的方法论，适合对AI生成大模型感兴趣的学生、研究人员和软件开发者。书中不仅详细介绍了AI生成大模型的基础知识和前沿技术，还提供了丰富的实践指导和案例分析，帮助读者掌握如何在实际项目中应用这些技术。此外，配套资源丰富，包括示例代码、工具安装指南和案例研究，极大地增强了本书的实用性和指导性。无论是AI领域的新手还是有经验的开发者都能从中获得必要的知识和灵感。