LangChain 入门与实战：从底层原理到 RAG 智能问答系统
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。 ...