《LangChain 核心技术与 LLM 项目实践》 凌峰
LangChain 技术与大语言模型（LLM）项目实践 
内容简介：
该书全面系统地介绍了 LangChain 的主要功能模块及具体应用 ；
全书共 12 章，从大语言模型的基础知识入手，
涵盖任务链的设计、内存模块的管理、表达式语言的使用、Agent 系统的实现、回调机制、模型 I/O 与数据检索等方面的内容 ；
书中还通过代码示例和应用场景，逐步引导读者掌握模型优化、并发处理和多级任务链设计等高级技术 ；
最后，详细展示了如何运用 LangChain 技术开发一个企业级智能问答系统，
帮助开发者打造高效、可靠的企业级解决方案 ；
读者对象：
适合大模型及 LangChain 开发人员、高校学生以及对 LangChain 开发感兴趣的人员和研究人员阅读，也可作为培训机构和高校相关专业的教学用书 ；
书籍特色：
聚焦于前沿技术与落地实践，内容从入门到高级，既介绍了 LangChain 的基础概念和功能，
又深入探讨了其在企业应用实践中的深度开发和技术优化，能够帮助读者全面掌握 LangChain 技术并应用于实际项目中

概率与统计学是金融分析的 “量化基石”：
它们将模糊的 “感觉” 转化为可衡量的 “概率”，将杂乱的数据提炼为可分析的 “规律”，帮助投资者更理性地评估风险、制定策略

金融市场收益率往往呈现 “肥尾” 特征（极端涨跌的概率远高于正态分布预测），
例如 2008 年金融危机、2020 年疫情暴跌等 “黑天鹅” 事件；
因此，概率分析需结合历史数据修正分布，避免低估极端风险

LangChain 是 “LLM 的操作系统”，负责调度 LLM 与外部世界的交互；
LlamaIndex 是 “私有数据的翻译器”，负责让 LLM 理解和使用人类世界的知识。
实际项目中，两者往往互补，共同构成 LLM 应用的基础设施

Milvus作为一款开源的向量数据库，专为高性能、高可用的向量数据管理与检索设计，已成为处理海量非结构化数据的核心工具之一。
其架构融合了分布式存储与索引机制，通过模块化设计实现了存储、计算和检索的高效协同

FAISS(Facebook AI Similarity Search)作为一款高效的向量搜索工具，在大规模高维数据的索引与检索中展现了卓越的性能。
FAISS是一个开源的向量检索库，专为高效的相似性搜索和密集向量聚类任务设计，适用于大规模数据集处理场景，
FAISS支持多种索引类型，用于满足不同场景下的向量检索需求。
Flat索引以高精度著称，但计算量较大，适合小规模数据集；
IVF(Inverted File)索引通过分区减少计算量，适合中等规模的数据场景；
HNSW(Hierarchical Navigable Small World)索引则在大规模高维向量检索中展现出了高效性。

近似最近邻（ANN）算法
若直接计算所有向量的余弦相似度，检索效率会很低，例如处理 100 万向量时，计算量将达到 100 万次 。
为提升检索速度，向量数据库采用近似最近邻（ANN, Approximate Nearest Neighbor）算法 。
该算法通过构建索引（如树形结构或图结构），快速缩小搜索范围，虽然会牺牲一点精度，
但时间效率大幅提升，且误差可控制在 1% 以内 。
常见的 ANN 算法有：
FAISS（Facebook 开源）：采用倒排文件 + PQ 量化，适合大规模数据处理；
HNSW（层次化可导航小世界图）：利用图结构连接相似向量，适合实时检索场景 。

向量数据库的核心能力之一是 “快速计算两个向量的相似度”，最常用的算法是余弦相似度（Cosine Similarity） 
两个向量在空间中的夹角越小，其相似度越高

向量化将原始数据（文本、图片等）映射到高维向量空间（常见维度有 128 维、512 维、768 维等），
每个数据对应空间中的一个点，点之间的距离（或夹角）反映数据的语义相似性 。

杰卡德相似度是衡量集合相似性的重要指标，特别适合用于稀疏向量场景。
稀疏向量通常由高维数据中大部分元素为零的特性构成，例如文本数据的词频矩阵或用户行为矩阵。
通过计算交集与并集的比例，杰卡德相似度能够有效评估稀疏向量之间的相似性。
杰卡德相似度定义为两个集合交集的大小除以并集的大小，例如用户行为分析和文本检索。
杰卡德相似度因其适用于稀疏向量的特点，在推荐系统中具有重要意义