LangChain入门教程大纲：从零开始构建你的第一个LLM应用

• 理解LangChain的核心概念、架构和价值。

• 掌握LangChain核心模块（模型I/O、数据增强、记忆、Agent、回调）的使用方法。

• 能够独立使用LangChain构建简单的LLM应用，如问答机器人、文档总结工具等。

• 培养解决实际问题的思路，为进阶学习打下基础。 目标受众：

• 对大语言模型（LLM）感兴趣的开发者。

• 希望将LLM集成到实际项目中的产品经理、创业者。

• 具备Python基础，了解API调用者优先。

第一部分：开篇导学 (1-2课时)

1. 课程介绍与学习路径
• LangChain是什么？为什么需要它？（LLM的局限性，LangChain的桥梁作用）
• 本课程能学到什么？如何高效学习？
• LangChain生态概览与版本说明

2. 环境搭建与第一个LangChain应用
• Python环境准备（虚拟环境）
• 安装LangChain及相关依赖（openai, chromadb等）
• 配置API密钥（OpenAI为例）
• 实战： 编写第一个LangChain程序 - 调用LLM说“Hello, LangChain!”

3. LangChain核心概念概览
• Components（组件）与 Chains（链）
• 简要介绍六大核心模块：Models I/O, Data Connection, Memory, Agents, Chains, Callbacks（为后续学习铺垫）

第二部分：核心模块详解 (8-12课时)

模块一：模型I/O (Models I/O) - 与LLM对话的基础 (2课时)

1. LLM模型：与语言模型直接对话
• 什么是LLM？LangChain中的LLM抽象
• 常用LLM提供商接入（OpenAI, Hugging Face Hub, 本地模型等）
• 实战： 使用LLM进行文本生成、翻译、问答

2. Chat Models：对话模型的魅力
• Chat Models与LLM的区别
• 消息类型：SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
• 实战： 构建简单的多轮对话

3. 文本嵌入模型 (Text Embedding Models)：文本的向量化表示
• 什么是文本嵌入？为什么需要它？
• 常用Embedding模型（OpenAI Embeddings, Hugging Face Embeddings）
• 实战： 生成文本嵌入向量，计算文本相似度

4. 提示词模板 (Prompt Templates)：结构化你的输入
• 为什么需要Prompt Template？
• PromptTemplate, ChatPromptTemplate, FewShotPromptTemplate
• 变量注入、格式化输出
• 实战： 使用Prompt Template优化问答效果，实现个性化提示

模块二：数据增强模块 (Data Augmentation / Retrieval Augmented Generation, RAG) - 让LLM拥有“外部知识” (3-4课时)

1. 为什么需要数据增强？RAG简介
• LLM知识的局限性（时效性、私有数据）
• RAG（检索增强生成）原理与优势

2. 文档加载 (Document Loaders)：从各种数据源读取
• 常用Loader：TextLoader, CSVLoader, PDFLoader, DirectoryLoader, WebBaseLoader
• 实战： 加载本地TXT/PDF文档，加载网页内容

3. 文本分割器 (Text Splitters)：切分大文档
• 为什么需要分割？分割策略
• 常用Splitter：CharacterTextSplitter, RecursiveCharacterTextSplitter, TokenTextSplitter
• 实战： 对加载的长文档进行有效分割

4. 向量存储 (Vector Stores)：存储与检索嵌入向量
• 什么是向量数据库？为什么需要它？
• 常用Vector Store：Chroma, FAISS, Pinecone (简介)
• 实战： 将分割后的文档嵌入并存储到Chroma/FAISS

5. 检索器 (Retrievers)：获取相关文档
• Retriever的概念与作用
• 基于向量存储的检索器
• 实战： 根据用户问题从向量存储中检索相关文档片段

6. 完整的RAG链构建实战
• 组合：Retriever + Prompt Template + LLM
• 实战： 构建一个基于私有文档的问答机器人

模块三：记忆模块 (Memory) - 让LLM“记住”对话 (2课时)

1. 为什么需要记忆？对话上下文管理
• 无状态LLM的挑战
• Memory组件的作用

2. 记忆组件的类型与选择
• ConversationBufferMemory：最简单的缓冲记忆
• ConversationBufferWindowMemory：固定窗口大小的记忆
• ConversationSummaryMemory：对话摘要记忆
• VectorStoreRetrieverMemory：基于向量检索的长期记忆
• (可选) KnowledgeGraphMemory：知识图谱记忆

3. 在Chain和Agent中集成记忆
• 实战： 为之前的问答机器人添加短期记忆，实现多轮问答连贯性
• 实战： 使用摘要记忆处理长对话

模块四：Agent模块 - 让LLM具备“思考和行动”能力 (3-4课时)

1. Agent是什么？让LLM具备思考和行动能力
• Agent的核心思想：LLM作为“大脑”，工具作为“手脚”
• Agent vs Chain：区别与联系

2. 核心组件：Tools、Toolkits、Agent Executor
• Tools： 定义LLM可以使用的工具（搜索、计算、API调用等）
• 内置Tools：搜索工具（Google Search, Wikipedia）、计算器等
• 实战： 创建自定义Tool（如查询天气、获取当前时间）
• Toolkits： 工具集合
• Agent Executor： Agent的执行引擎，驱动Agent思考和行动

3. Agent的类型与选择
• ReAct Agent：推理-行动循环
• Self Ask with Search Agent
• OpenAI Functions Agent (针对支持Function Calling的模型)
• (可选) Conversational Chat Agent

4. 构建自定义Agent实战
• 实战： 构建一个能查询天气、计算简单表达式的Agent
• 实战： 构建一个能搜索网络信息并总结的Agent

模块五：回调处理 (Callbacks) - 监控、调试与扩展 (1课时)

1. 为什么需要回调？监控与调试LangChain应用
• Callbacks的作用：日志记录、性能监控、流式输出、自定义逻辑

2. 内置回调处理器 (Built-in Callback Handlers)
• StdOutCallbackHandler：控制台输出
• FileCallbackHandler：输出到文件
• LoggingCallbackHandler：集成Python logging
• (可选) Tracing (LangSmith简介)

3. 自定义回调处理器
• 继承BaseCallbackHandler
• 实战： 创建一个自定义回调，记录Token消耗或特定事件

4. 在Chain、Agent、Tool中应用回调
• 实战： 为RAG链添加回调，监控检索和生成过程

第三部分：进阶与实战 (2-3课时)

1. 链 (Chains) 的组合与自定义
• SequentialChain：顺序执行多个链
• RouterChain：根据条件路由到不同链
• 自定义Chain：继承Chain类

2. LangChain表达式语言 (LCEL) 简介
• LCEL的优势：简洁、可组合、异步支持
• 使用LCEL重构之前的Chain

3. 实战项目一：构建个人知识库问答机器人
• 需求分析：支持文档上传、智能问答、多轮对话
• 技术选型与架构设计
• 编码实现与调试

4. 实战项目二：构建自动化任务Agent
• 需求分析：例如，自动收集特定主题信息并生成简报
• 工具设计与集成
• Agent逻辑实现

5. LangChain生态与工具链概览
• LangSmith：调试、监控、评估平台
• LangServe：将LangChain链部署为API
• 其他相关工具和资源

第四部分：总结与展望 (1课时)

1. 课程回顾与核心要点总结

2. LangChain最佳实践与常见问题
• Prompt工程技巧
• 性能优化建议
• 错误处理与调试经验

3. LangChain未来发展与学习资源推荐
• 官方文档、GitHub、社区
• 进阶学习方向（多模态、更复杂的Agent架构等）

4. Q&A 与 学习交流

• 代码驱动： 每个知识点都配合清晰、可运行的代码示例。

• 循序渐进： 从简单到复杂，逐步构建复杂应用。

• 强调实战： 多安排小型实战和最终的综合项目。

• 互动答疑： 鼓励学员提问，及时解决问题。

• 更新及时： LangChain迭代较快，注意教程内容的时效性。