LangChain 全栈大师课：从零基础到生产级 AI 应用
30 期系统教程，从 LangChain 基础概念到中级链式编排再到高级 Agent 架构，贯穿一个完整的「智能客服知识库」实战项目。涵盖 LCEL、RAG、Tool Calling、LangGraph、LangSmith、流式输出、生产部署等全部核心技能。
课时目录 // CURRICULUM
课程内容
01
第 01 期 | 课程蓝图与架构设计：构建智能客服该从何入手？
[20 分钟阅读 // READ →]
02
第 02 期 | 核心三剑客：Models, Prompts 与 Parsers
[20 分钟阅读 // READ →]
03
第 03 期 | LCEL 语法精讲：现代化链式编排
[20 分钟阅读 // READ →]
04
第 04 期 | 记忆系统：赋予客服机器人的上下文记忆
[20 分钟阅读 // READ →]
05
第 05 期 | 流式输出与可观测性：Callbacks 与打字机效果
[20 分钟阅读 // READ →]
06
第 06 期 | 数据摄入：全面解析 Document Loaders
[18 分钟阅读 // READ →]
07
第 07 期 | 切分艺术：Text Splitters 与上下文保全
[20 分钟阅读 // READ →]
08
第 08 期 | 语意升维：Embedding 向量模型与跨源比对
[20 分钟阅读 // READ →]
09
第 09 期 | 知识底座：构建专属 Chroma/Pinecone 向量数据库
[20 分钟阅读 // READ →]
10
第 10 期 | 检索技巧 (Retrievers)：让知识触手可及
[20 分钟阅读 // READ →]
11
第 11 期 | RAG 架构实战：检索增强生成的完美闭环
[20 分钟阅读 // READ →]
12
第 12 期 | 工具调用 (Tool Calling)：让 LLM 具备行动力
[20 分钟阅读 // READ →]
13
第 13 期 | Routing 路由机制：复杂意图的分发中心
[20 分钟阅读 // READ →]
14
第 14 期 | ReAct 框架解析：思考与行动交替的艺术
[19 分钟阅读 // READ →]
15
第 15 期 | Agent 核心：打造自主决策小助手
[20 分钟阅读 // READ →]
16
第 16 期 | 多 Agent 协作：将任务拆解为工作流
[20 分钟阅读 // READ →]
17
第 17 期 | Agent Executor 与调试：拯救跑偏的 Agent
[20 分钟阅读 // READ →]
18
第 18 期 | SQL 智能问答：自然语言查库秘籍
[20 分钟阅读 // READ →]
19
第 19 期 | 结构化数据输出：用 Pydantic 约束 LLM
[20 分钟阅读 // READ →]
20
第 20 期 | Agent 评测与反馈：LLM-as-a-judge
[20 分钟阅读 // READ →]
21
第 21 期 | 外部 API 集成：使用 OpenAPI 查询天气与汇率
[20 分钟阅读 // READ →]
22
第 22 期 | 多模态输入：让客服机器人能够“看”图
[19 分钟阅读 // READ →]
23
第 23 期 | 长历史上下文优化：Context Window 挤压战
[18 分钟阅读 // READ →]
24
第 24 期 | LangServe 初探：一键部署你的 LangChain 应用
[20 分钟阅读 // READ →]
25
第 25 期 | LangSmith 进阶：Prompt 管理与 A/B 测试
[20 分钟阅读 // READ →]
26
第 26 期 | 本地模型替身：结合 Ollama 与 Llama3
[20 分钟阅读 // READ →]
27
第 27 期 | 生产环境排坑：处理超长响应与重试策略
[20 分钟阅读 // READ →]
28
第 28 期 | 复杂流程编排：深入理解底层数据结构
[20 分钟阅读 // READ →]
29
第 29 期 | 项目打磨：UI 集成与最终呈现
[20 分钟阅读 // READ →]
30
第 30 期 | 全栈复盘与未来展望：进军更高阶的 AI 应用
[15 分钟阅读 // READ →]