本指南旨在提供一个完整的 LangChain 学习路径，内容涵盖从基础概念、核心组件到高级应用的全过程。通过本路径，你将系统学习如何利用 LangChain 构建强大的大语言模型应用，包括本地化部署和开发一个完整的 RAG 智能问答系统。

一、 LangChain 基础入门

本阶段将引导你完成环境配置，并构建你的第一个 LangChain 应用，熟悉与大模型交互的基础操作。

  • 课程介绍：概述 LangChain 框架的核心价值与学习路径。
  • 环境准备：完成 Python、LangChain 及相关依赖的安装与配置。
  • 第一个 LangChain 应用：编写简单的 LangChain 程序，实现与大模型的首次交互。
  • 模型切换与多种交互方式：学习如何灵活更换不同的大模型（如 OpenAI、本地模型等），并探索流式（Streaming）等不同的交互模式。

二、 核心组件与链式表达式（LCEL）

深入理解 LangChain 的核心设计哲学——链式表达式（LangChain Expression Language），并学习如何管理对话状态。

  • LCEL 链式表达式：掌握 LangChain 独有的 LCEL 语法，学习如何通过管道符 | 优雅地组合不同的组件。
  • 管理聊天历史：利用 Redis 等外部存储，为你的应用增加记忆功能，实现多轮对话。
  • 整合 LCEL 与聊天历史：将对话历史管理能力无缝集成到 LCEL 链中，构建更健壮的对话系统。

三、 Agent 与工具（Tools）的运用

释放大模型的潜能，让它能够调用外部工具来完成更复杂的任务。

  • 大模型工具机制入门：理解什么是工具（Tools），以及大模型如何通过 ReAct 等模式决定何时调用工具。
  • 深度定制本地工具：学习如何创建符合业务需求的自定义工具，并将其集成到 LangChain Agent 中。

四、 RAG 智能问答系统实战

从零开始构建一个完整的检索增强生成（RAG）应用，实现基于私有知识库的智能问答。

  • 文本向量化原理：深入理解 Embeddings 的概念，了解如何将文本转换为计算机可以理解的向量。
  • 向量数据库与检索：学习使用向量数据库（如 Chroma, FAISS）存储和高效检索向量化后的文本。
  • RAG 实战：建立索引（Indexing）：掌握文档加载（Load）、分割（Split）、向量化（Embed）和存储（Store）的全过程。
  • RAG 实战：检索增强（Retrieval & Generation）：构建检索链，根据用户问题从向量数据库中检索相关信息，并交由大模型生成最终答案。
  • RAG 应用质量提升：探讨并总结提升 RAG 系统准确性、相关性和效率的常用策略与技巧。

五、 本地化部署与生态工具

学习如何将大模型应用私有化部署，并了解周边生态工具，构建生产级的解决方案。

  • 使用 Ollama 部署本地大模型：掌握如何通过 Ollama 在本地环境中快速部署和运行开源大模型（如 DeepSeek）。
  • 部署 One-API 大模型网关：学习配置 One-API，实现对多种大模型 API 的统一管理和分发。
  • 使用 FastGPT 构建本地应用：了解并部署 FastGPT，快速搭建一个可视化的知识库问答平台。
  • 部署大模型网络服务：将你开发的 LangChain 应用封装为标准的 Web API 服务。
  • MCP 协议深度实战：深入理解并实践 MCP 协议，以应对更复杂的模型服务场景。

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