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LangChain--01--概述

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文章目录

  • LangChain 1.2 概述
    • 1、为什么需要LangChain?
    • 2、LangChain是什么?
      • ==2.4 API文档==
    • 3、LangChain家族四大支柱
      • 3.1 LangChain:智能体开发的基石
      • 3.2 LangGraph:复杂工作流的编排引擎
      • 3.3 Deep Agent:智能体的执行框架
    • 4、开发前的准备工作
      • ==实操指令==
  • 大模型应用场景介绍
    • 1.RAG开发
    • 2.Agent开发
    • 3.大模型应用开发的4个场景
      • 场景1:纯 Prompt(提示词)
      • 场景2:Agent + Function Calling(函数调用)
      • 场景3:RAG (Retrieval-Augmented Generation)
      • 场景4:Fine-tuning(精调/微调)
      • 如何选择相关技术

LangChain 1.2 概述

官网:https://www.langchain.com/
Github地址:https://github.com/langchain-ai
中文文档地址:https://docs.langchain.org.cn/oss/python/langchain/overview
英文文档地址:https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview
API文档查询地址:https://reference.langchain.com/python/langchain/

1、为什么需要LangChain?






2、LangChain是什么?






来自:https://reference.langchain.com/python/langchain/overview
不要试图去学完LangChain的所有API,那是不可能的。
你只需要搞懂它的核心逻辑与核心模块,其它的用到什么再去查什么。把它当成一个工具箱,而不
是一本教科书。

2.4 API文档

官网:https://www.langchain.com/
Github地址:https://github.com/langchain-ai
中文文档地址:https://docs.langchain.org.cn/oss/python/langchain/overview
英文文档地址:https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview
API文档查询地址:https://reference.langchain.com/python/langchain/

3、LangChain家族四大支柱

3.1 LangChain:智能体开发的基石

3.2 LangGraph:复杂工作流的编排引擎


3.3 Deep Agent:智能体的执行框架



4、开发前的准备工作





1、创建conda环境:

#创建一个名为langchain1.2的环境,指定Python版本是3.13.12conda create--namelangchain1.2python=3.13.12#查看anconda安装好的python环境condaenvlist#初始化虚拟环境 (执行完此指令,重新启动命令行窗口)conda init#在命令行窗口切换到某python环境conda activate langchain1.2#验证python版本(langchain1.2)C:\Users\shkstart>python-V#或 调用:python --version

2、退出/删除conda环境:

#在命令行退出当前python环境(langchain1.2)C:\Users\shkst>conda deactivate#删除一个已有的anconda管理的python环境conda remove--namelangchain1.2--all

下载langchain安装包




实际可能和 本地Python冲突

#1. 卸载全局 + 环境里所有相关包pip uninstall langchain langchain-core langgraph pydantic-y#2. 带 --no-user 参数重装(关键!禁止写入用户全局目录)pipinstalllangchain==1.2.12 --no-user --no-cache-dir

实操指令

#创建一个名为langchain1.2的环境,指定Python版本是3.13.12conda create--namelangchain1.2python=3.13.12#查看anconda安装好的python环境condaenvlist#初始化虚拟环境 (执行完此指令,重新启动命令行窗口)conda init#在命令行窗口切换到某python环境conda activate langchain1.2#验证python版本(langchain1.2)C:\Users\shkstart>python-V#带 --no-user 参数重装(关键!禁止写入用户全局目录)pipinstalllangchain==1.2.12 --no-user --no-cache-dir# 检查是否成功安装langchain包conda list


大模型应用场景介绍

1.RAG开发

Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成




2.Agent开发




3.大模型应用开发的4个场景

场景1:纯 Prompt(提示词)

场景2:Agent + Function Calling(函数调用)

场景3:RAG (Retrieval-Augmented Generation)

场景4:Fine-tuning(精调/微调)

如何选择相关技术

http://www.jsqmd.com/news/1335976/

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