尚硅谷LangChain从入门到实战

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01-LangChAIn课程介绍.mp4
02-什么是LangChAIn_有哪些常用的LLM框架.mp4
03-为什么使用LangChAIn？.mp4
04-LangChAIn的整体架构设计.mp4
05-开发前的准备工作与环境搭建.mp4
06-基于RAG架构的开发.mp4
07-基于Agent架构的开发.mp4
08-大模型应用开发的4个场景.mp4
09-LangChAIn核心模块剖析与HelloWorld实现.mp4
10-大模型的分类与按照功能分类的演示.mp4
11-硬编码的方式调用对话&非对话模型.mp4
12-使用环境变量_配置文件的方式调用大模型.mp4
13-通过OpenAI、百度千帆平台调用大模型.mp4
14-通过阿里云百炼、智谱、硅基流动调用大模型.mp4
15-模型调用的总结.mp4
16-关于对话模型调用消息列表.mp4
17-关于多轮对话与上下文记忆.mp4
18-阻塞式invoke()和流式stream()的调用.mp4
19-了解：批量调用与同步异步方法的调用.mp4
20-提示词模板的理解.mp4
21-PromptTemplate实例化方式1：使用构造方法.mp4
22-PromptTemplate实例化方式2：from_template().mp4
23-部分提示词变量赋值的两种方式.mp4
24-format()与invoke()的对比及大模型的调用.mp4
25-ChatPromptTemplate实例化的两种方式.mp4
26-模板调用的4种方法及对比.mp4
27-6种不同的实例化参数使用举例.mp4
28-举例4和举例6的再说明.mp4
29-调用大模型_MessagesPlaceholder的使用.mp4
30-FewShotPromptTemplate的使用.mp4
31-FewShotChatMessagePromptTemplate的使用.mp4
32-Example selectors示例选择器的使用.mp4
33-PiplinePromptTemplate的使用_从物理磁盘读取提示词.mp4
34-输出解析器概述_StrOutputParser的使用.mp4
35-JsonOutputParser的使用.mp4
36-带管道符的chAIn结构的使用.mp4
37-XMLOutputParser的使用.mp4
38-了解CSV和Datetime的输出解析器.mp4
39-LangChAIn调用本地大模型.mp4
40-ChAIn的理解与举例.mp4
41-最基础的LLMChAIn的使用.mp4
42-顺序链之SimpleSequentialChAIn的使用.mp4
43-顺序链之SequentialChAIn的使用.mp4
44-了解：数学链、路由链、文档链.mp4
45-新型ChAIn之create_sql_query_chAIn的使用.mp4
46-新型ChAIn之create_stuff_documents_chAIn的使用.mp4
47-为什么需要Memory模块.mp4
48-自定义的方式实现大模型的记忆功能.mp4
49-Memory的设计思路_ChatMessageHistory的使用.mp4
50-记录完整历史会话的ConversationBufferMemory的使用1.mp4
51-记录完整历史会话的ConversationBufferMemory的使用2.mp4
52-简化历史完整记录使用的ConversationChAIn.mp4
53-记录最近k条消息的ConversationBufferWindowMemory的使用.mp4
54-通过Token限制记忆的ConversationTokenBufferMemory的使用.mp4
55-保存历史摘要的ConversationSummaryMemory的使用.mp4
56-混合记忆ConversationSummaryBufferMemory的使用.mp4
57-提取实体的ConversationEntityMemory的使用.mp4
58-提取为知识图谱的ConversationKGMemory的使用.mp4
59-基于向量存储VectorStoreRetrieverMemory的使用.mp4
60-Tool的要素与实操步骤.mp4
61-定义工具方式1：使用@tool装饰器.mp4
62-定义工具方式2：使用StructuredTool.from_function().mp4
63-大模型分析工具的调用举例.mp4
64-大模型分析出的工具如何调用.mp4
65-Agent的理解.mp4
66-Agent和AgentExecutor的两种创建方式.mp4
67-传统方式之ReAct模式进行单工具调用.mp4
68-传统方式之FUNCTION_CALL模式进行单工具调用.mp4
69-传统方式之ReAct和FUNCTION_CALL两种模式进行多工具调用.mp4
70-传统方式之自定义函数与工具.mp4
71-通用方式之FUNCTION_CALL模式的调用.mp4
72-通用方式之ReAct模式的调用.mp4
73-工具调用中传统方式和通用方式的小结.mp4
74-以ReAct模式为例说明传统方式嵌入记忆.mp4
75-AgentType的ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION情况源码分析.mp4
76-通用方式中使用FUNCTION_CALL模式嵌入记忆.mp4
77-通用方式中使用ReAct模式嵌入记忆.mp4
78-Retrieval模块的设计意义.mp4
79-Retrieval的整体流程说明.mp4
80-熟悉不同的文档加载器_Txt文档的加载.mp4
81-PDF和CSV格式文档的加载.mp4
82-JSON格式文档的加载.mp4
83-HTML、Markdown、文件目录的加载.mp4
84-为什么切分以及切分的策略.mp4
85-TextSplitter源码剖析.mp4
86-具体拆分器1：CharacterTextSplitter.mp4
87-具体拆分器2：RecursiveCharacterTextSplitter.mp4
88-具体拆分器3：TokenTextSplitter、CharacterTextSplitter.mp4
89-具体拆分器4：SemanticChunker.mp4
90-其它的拆分器介绍.mp4
91-文档嵌入模型的介绍.mp4
92-举例：句子的向量化与文档的向量化.mp4
93-向量存储的理解与功能介绍.mp4
94-向量数据库功能1：数据的存储.mp4
95-向量数据库的功能2：数据的多种检索方法.mp4
96-检索器的介绍与基础举例.mp4
97-演示Retriever不同的检索策略.mp4
98-RAG结合大模型的使用举例.mp4
99-综合案例：智能对话助手.mp4
100-最后复习.mp4
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摘要：尚硅谷LangChain从入门到实战，旨在为开发者和技术爱好者提供系统、完整的学习路线，从基础概念到实际应用全程覆盖。文章首先介绍LangChain的核心原理和架构，帮助读者建立清晰的理论框架。随后，通过详细的开发环境搭建和工具配置讲解，使读者能够顺利开始实际编码。接着，文章深入案例实战，通过多种项目实例展示LangChain在自然语言处理、问答系统和知识管理等领域的应用能力。最后，结合最佳实践和优化策略，为开发者提供高效、可扩展的开发方法。本文不仅适合初学者快速上手，也为有经验的开发者提供参考与提升空间，帮助读者在掌握技术的同时，实现实际项目落地。

1、LangChain基础概念

LangChain是一个以语言模型为核心的开发框架，它通过模块化设计，将复杂的自然语言处理任务拆解为可管理的组件。框架核心包含模型接口、链式逻辑和工具集成，使开发者可以快速构建符合业务需求的应用。

在基础概念中，模型接口起到承接语言生成与理解的桥梁作用，允许用户灵活调用不同类型的语言模型，例如GPT系列或本地部署模型。链式逻辑则将多个模型调用或任务组合成有序流程，实现任务自动化和信息流的高效处理。

工具集成方面，LangChain提供丰富的外部工具接口，如数据库访问、API调用、文件处理等，使语言模型不仅停留在文本生成，而是能够与实际业务系统紧密结合。这一特性为构建智能问答、文档分析和自动化助手提供了坚实基础。

2、开发环境搭建

要高效使用LangChain，首先需要搭建合适的开发环境。推荐使用Python作为主要开发语言，配合虚拟环境管理依赖库，确保项目独立性和可维护性。Python版本建议使用3.9及以上，以保证与最新库兼容。

安装必要的依赖包是环境搭建的关键步骤，包括LangChain核心库、OpenAI SDK、Pandas、NumPy等常用数据处理库。通过pip或conda管理依赖，可以快速实现开发环境标准化，减少因环境不一致带来的问题。

此外，开发者应配置API密钥和访问权限，确保语言模型调用的合法性和安全性。对于本地化部署，可以结合Docker容器实现隔离与迁移，提升项目的稳定性和可扩展性，为后续实战打下良好基础。

3、案例实战应用

实战案例是掌握LangChain的关键环节。第一个示例是智能问答系统，通过构建链式逻辑，将用户输入问题与知识库匹配，并通过语言模型生成自然回答，实现快速、准确的问答服务。

第二个示例是文档分析应用，利用LangChain将PDF、Word等多种格式的文档内容解析为结构化信息，再通过模型进行摘要或分类处理。这种方式大幅提升企业信息处理效率，并降低人工操作成本。

第三个示例是自动化助手，结合工具集成能力，开发者可以实现自动化任务执行，例如数据抓取、邮件生成、报表更新等。通过实践这些案例，开发者能够直观理解LangChain的功能模块与业务应用场景。

4、优化与进阶策略

在完成基础应用后，优化策略显得尤为重要。首先是链条优化，通过合理设计链式流程，减少不必要的模型调用，提高响应速度和资源利用率。例如，将数据预处理提前或合并多个查询操作。

其次是模型选择与微调，针对不同业务场景，选择最合适的语言模型，并根据实际数据进行微调，提高生成内容的准确性和专业性。这一步骤对于特定行业应用尤为关键。

最后是性能监控与迭代，开发者应建立日志和指标监控体系，持续分析模型输出效果和系统负载情况。通过不断迭代优化，不仅提升应用稳定性，还能实现更智能的任务处理。

总结：

尚硅谷LangChain从入门到实战，通过系统的理论阐述、开发环境配置、实战案例和优化策略，全面覆盖了语言模型开发的全流程。文章帮助读者从零基础到能够独立完成项目落地，形成完整的技术认知体系。

掌握LangChain不仅可以提升个人开发能力，还能为企业智能化建设提供有效支持。通过实践案例和优化策略，开发者能够实现高效、可扩展的应用开发，真正将语言模型的能力转化为业务价值。

本文由nayona.cn整理

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