LangChain 从入门到实战 - 完整学习系列

发表于 更新于 分类于 ， Changyan： 本文字数： 1k 阅读时长 ≈ 4 分钟

专为Python Web开发者设计的AI应用开发教程

📚 课程简介

这是一套专门为有Python Web开发经验、但对AI应用开发零基础的开发者设计的LangChain学习系列。

你将学到：

  • 理解AI应用开发和传统Web开发的区别
  • 掌握LangChain框架的核心概念和使用方法
  • 学会使用国内可用的AI模型（通义千问、DeepSeek等）
  • 构建实际可用的AI应用（聊天机器人、知识库问答、智能客服等）

课程特色：

  • ✅ 通俗易懂，用类比和生活例子解释概念
  • ✅ 基于国内可用的模型，无需翻墙
  • ✅ 每课都有完整可运行的代码示例
  • ✅ 从简单到复杂，循序渐进
  • ✅ 结合实际业务场景

🗂️ 课程目录

第1课：AI应用开发入门

  • AI应用开发和Web开发有什么不同？
  • LangChain是什么？为什么需要它？
  • 通过类比理解AI应用的工作原理

第2课：环境搭建

  • 安装LangChain和相关依赖
  • 配置国内可用的AI模型（通义千问/DeepSeek）
  • 第一个”Hello AI”程序

第3课：LangChain核心组件

  • 语言模型（LLM）：AI的”大脑”
  • 提示词（Prompt）：如何和AI有效沟通
  • 输出解析器（Output Parser）：结构化AI的回复

第4课：链(Chain)的使用

  • 什么是链？为什么需要链？
  • 简单链、顺序链的使用
  • 实战：构建一个文章生成器

第5课：记忆管理

  • 为什么AI需要”记忆”？
  • 不同类型的记忆（对话缓冲、摘要记忆等）
  • 实战：构建一个有记忆的聊天机器人

第6课：Agent和工具

文件： lesson_06/

  • Agent是什么？和Chain有什么区别？
  • 如何给AI添加”技能”（工具）
  • 实战：构建一个能查天气、搜索的智能助手

第7课：RAG应用

  • 什么是RAG？为什么需要RAG？
  • 文档加载、分割、向量化
  • 实战：构建一个企业知识库问答系统

第8课：实战项目

  • 综合运用：智能客服系统
  • 集成到FastAPI Web应用
  • 部署和优化建议

🚀 快速开始

1. 环境要求

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Python 3.10+
uv（包管理工具）

2. 安装依赖

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cd demo_15
uv venv
source .venv/bin/activate  # Mac/Linux
uv pip install -r requirements.txt

3. 从第一课开始

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# 阅读 README.md
# 运行示例代码

📖 学习建议

  1. 按顺序学习：每一课都建立在前一课的基础上
  2. 动手实践：每个示例都要自己运行一遍
  3. 理解概念：不要只记代码，理解背后的原理
  4. 修改尝试：在示例基础上修改参数，观察变化
  5. 解决问题：遇到问题先自己思考，再查文档

🎯 学习路径图

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Web开发背景
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第1课：理解AI应用 (思维转变)
    ↓
第2课：环境搭建 (动手准备)
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第3课：核心组件 (基础知识)
    ↓
第4课：链的使用 (组合能力)
    ↓
第5课：记忆管理 (上下文管理)
    ↓
第6课：Agent工具 (自主决策)
    ↓
第7课：RAG应用 (知识增强)
    ↓
第8课：实战项目 (综合应用)
    ↓
独立开发AI应用 ✨

🔧 技术栈

  • Python 3.10+
  • LangChain: AI应用开发框架
  • 通义千问/DeepSeek: 国内可用的大语言模型
  • FastAPI: Web框架（后期集成）
  • Pydantic: 数据验证
  • ChromaDB: 向量数据库（RAG部分）

💡 常见问题

Q: 需要GPU吗？

A: 不需要。我们使用云端API，普通电脑即可。

Q: 需要花钱吗？

A: 部分模型有免费额度，足够学习使用。也可以使用本地模型。

Q: 学完能做什么？

A: 可以开发聊天机器人、知识库问答、智能客服、文档分析等AI应用。

Q: 遇到问题怎么办？

A: 每课的README都有常见问题解答，也可以查看LangChain官方文档。

📞 获取帮助

  • 查看每课的README.md
  • 参考代码注释
  • 查阅LangChain官方文档：https://python.langchain.com/

📝 版本更新

  • v1.0 (2025-10-28): 初始版本发布

开始学习： 第1课：AI应用开发入门 →