LangChain应用开发入门与实战
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这份专栏内容会将你从一位对LangChain一无所知的Python开发者，一步步培养成能够独立构建AI应用的实践者。我们将从最基础的概念出发，像搭乐高积木一样，逐一掌握核心组件，最终将它们组合成一个强大而智能的应用。
杨小威v
我是阿扩,一位拥有超10年一线大厂经验的后端架构师。我曾长期深耕于Java/Python技术栈，对Oracle、MySQL等数据库的复杂应用与性能调优有丰富的实战心得。
顺应技术浪潮，我近三年将重心全面转向AI领域，专注于大语言模型（LLM）的工程化落地与性能优化。
在这里，我会将实践中踩过的坑、总结的思考、提炼的干货一一分享。希望我的文章能为你点亮一盏灯，让我们在AI时代共同成长。
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专栏收录文章
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最终章：从脚本到服务 —— 你的AI应用上线之路
本章将简要介绍LangServe，展示如何轻松地将你用LangChain构建的链或代理，打包成一个可供调用的REST API，为你的AI应用走向生产环境铺平道路。原创 2025-06-11 18:00:00 · 1079 阅读 · 0 评论 -
第十章：毕业项目 —— 构建你的个人知识助理
我们将整合Chains、Memory、RAG和Agents，打造一个功能更全面的“个人知识助理”。它既能基于你的本地文档回答问题，也能在需要时上网搜索，还能进行流畅的多轮对话。原创 2025-06-11 09:30:00 · 807 阅读 · 0 评论 -
第九章：智能代理 (Agents) —— 赋予AI使用工具的能力
这是最酷的部分！智能代理（Agents）能让LLM像人一样思考，并决定使用哪些“工具”（如搜索引擎、计算器、API）来完成复杂任务。我们将构建一个能上网查询实时信息并回答问题的智能代理。原创 2025-06-10 13:00:00 · 681 阅读 · 0 评论 -
第八章：知识检索（下）—— 构建一个本地知识库问答机器人
理论结合实践！我们将利用上一章的知识，亲手搭建一个完整的RAG应用。你将学会如何加载一篇本地文档（如PDF或Markdown），并创建一个能精准回答该文档相关问题的智能问答机器人。原创 2025-06-10 12:00:00 · 1108 阅读 · 0 评论 -
第七章：知识检索（上）—— 为AI外挂一个知识库
LLM的知识有边界，如何让它基于你自己的文档来回答问题？这就是RAG的魔力。本章将介绍构建RAG系统的四大组件：文档加载器（Document Loaders）、文本分割器（Text Splitters）、文本嵌入（Embeddings）和向量数据库（Vector Stores）原创 2025-06-10 11:00:00 · 3284 阅读 · 0 评论 -
第六章：记忆 (Memory) —— 赋予AI短期记忆
如何构建一个能连续对话的聊天机器人？关键在于记忆（Memory）。本章将探讨不同类型的记忆组件，教你如何让Chain具备上下文感知能力，从而实现真正的多轮对话。原创 2025-06-09 12:00:00 · 970 阅读 · 0 评论 -
第五章：链 (Chains) 与LCEL —— 搭建你的第一条AI流水线
本章是里程碑！我们将学习如何使用LangChain表达式语言（LCEL），将前面学到的模型、提示模板和输出解析器优雅地“链接”起来，形成一条自动化的处理链（Chain）。这是构建复杂应用的基础。原创 2025-06-09 11:45:00 · 1003 阅读 · 0 评论 -
第四章：输出解析器 (Output Parsers) —— 让AI说人话
LLM的回答通常是自由文本，但我们的程序需要的是JSON、列表或自定义对象。本章将学习输出解析器（Output Parsers），它能像翻译官一样，将模型的原始输出格式化为我们需要的任何结构。原创 2025-06-08 10:29:48 · 871 阅读 · 0 评论 -
第三章：提示模板 (Prompt Templates) —— 精准的沟通艺术
模型的能力再强，也需要清晰的指令。本章将聚焦于提示模板（Prompt Templates），教你如何动态地构建、管理和复用给模型的指令。这是让AI应用变得可控、可预测的关键一步。原创 2025-06-08 10:26:51 · 1256 阅读 · 0 评论 -
第二章：模型 (Models) —— AI应用的大脑
深入了解LangChain中**模型（Models）**的概念。我们将学习如何接入不同的大语言模型（LLMs）和聊天模型（Chat Models），并理解它们之间的差异。本章将以阿里通义千问为例，展示如何配置和调用模型。原创 2025-06-08 10:22:32 · 787 阅读 · 0 评论 -
第一章：AI与LangChain初探 —— 你的第一个“智能”程序
什么是LangChain？它解决了什么痛点？我们将快速配置好开发环境，并用短短几行代码，调用通义千问（Qwen）模型，完成一个最简单的问答程序。让你亲眼见证“Hello, World!”到“Hello, AI!”的奇妙转变。原创 2025-06-08 10:19:07 · 709 阅读 · 0 评论 -
引言：你好，AI新世界
欢迎来到LangChain的世界！本引言将解释为什么大语言模型（LLM）正在改变世界，LangChain又在其中扮演了怎样一个“粘合剂”和“工具箱”的关键角色。我们将一起探讨，学习LangChain能为你的技术栈带来怎样的飞跃。原创 2025-06-08 10:15:44 · 421 阅读 · 0 评论