LangChain 从入门到实战（2026 新版）

1. 基础前置环境与认知：讲解 LangChain 定位、四大核心支柱、配套 Conda 虚拟环境搭建；梳理大模型行业岗位与四大递进开发场景，建立完整技术认知。

2. 多渠道大模型调用实操：覆盖 DeepSeek、智谱、阿里云百炼、OpenAI 兼容接口、OpenRouter 中转平台、Ollama 本地私有化模型六大调用方案；详解模型初始化参数、流式 / 批量 / 异步调用、LangSmith 调试监控工具使用。

3. 对话消息与提示词工程：拆解多类消息对象、对话历史管理、ChatPromptTemplate 多实例化与变量填充，实战搭建多轮对话机器人。

4. 自定义工具与结构化输出：两种工具定义方式、多工具协同调用、tool_choice 参数控制；详解 Pydantic、TypedDict、JSON Schema、dataclass 四类结构化输出方案，规范大模型返回数据格式。

5. Agent 智能体高阶开发：Agent 实例化、工具绑定、流程排错、system_prompt 自定义；4 套结构化输出策略、错误捕获、流式输出配置，实战开发多功能智能助手。

6. 中间件与 Hook 钩子扩展：汇总摘要、人机介入、隐私脱敏、调用限流、模型降级、工具重试等十余种生产级中间件；讲解 Hook 装饰器 / 类写法、执行顺序、模型 / 工具调用拦截封装。

7. 记忆持久化存储方案：区分短期 / 长期记忆，实现内存存储、PostgreSQL 数据库持久化；消息摘要、裁剪、删除治理策略，演示在工具、中间件中读取长期记忆。

8. RAG 检索增强生成完整项目：RAG 全链路原理，PDF/CSV/JSON 多格式文档加载、文本分割器；Milvus 向量库 Docker 部署、建库、增删改查；完整落地企业客服知识库项目，完成文档向量化存储、Agent 检索问答全流程。

整套课程全部为代码实操演示，无空洞理论，配套完整开发流程，覆盖本地私有化模型、第三方云端大模型、向量数据库、数据库持久化、Agent 工具链、生产级中间件扩展全链路，适合想要入行大模型应用开发、独立搭建知识库问答、智能 Agent 系统的程序员、AI 从业者、后端开发学习。

1. 零基础 Python 开发者，想要入门大模型应用开发、学习 LangChain 框架

2. 后端 / 算法工程师，需要搭建私有 RAG 知识库、智能 Agent 问答系统

3. AI 产品、大模型应用从业者，掌握多厂商模型统一调用、应用调试监控

4. 想基于 Ollama 部署本地私有化大模型，搭建离线知识库项目的开发者

5. 希望学习生产级优化：会话持久化、调用限流、隐私脱敏、错误重试的开发人员

核心学习收获

1. 掌握 Conda 开发环境配置，熟练调用云端大模型 + Ollama 本地私有化模型

2. 精通 LangChain1.x 全套 API，消息模板、多轮对话、提示词工程标准化写法

3. 独立自定义开发工具、多工具协同 Agent，实现结构化规范输出

4. 学会十余种生产中间件、Hook 钩子函数，扩展大模型应用能力

5. 实现对话记忆内存 / PostgreSQL 双方案持久化，掌握消息治理优化策略

6. 完整掌握 RAG 全流程：文档加载、文本切分、Milvus 向量库部署、检索问答

7. 独立开发企业级客服知识库问答项目，可直接复用至自有业务系统

8. 使用 LangSmith 监控调试模型调用，快速定位应用报错、优化调用成本