2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发

先判断：这门课适合谁，不适合谁

如果你现在的状态是「知道大模型能干很多事，但自己动手只能停留在调 API 聊两句」，这门课值得看。它讲的是把大模型接进真实系统：怎么让模型读你自己的文档、怎么让它在多个步骤里自己决定下一步做什么、怎么把这些封装成一个能跑起来的应用。这些正好是眼下企业里做大模型落地最缺人的环节。

但它不适合两类人。一是完全没有编程基础、指望拖拖拽拽就出成果的，课程里有相当比例的 Python 代码和工程配置，绕不过去。二是想学模型训练、微调、算法原理的，这门课重心在应用层和工程层，不涉及预训练和底层调参。

它实际解决的工作场景

课程围绕几个具体问题展开，这些问题在企业里几乎每个做大模型项目的团队都会撞上：

• 公司有一堆内部文档、手册、工单记录，怎么让模型基于这些内容回答，而不是一本正经地编。
• 用户的问题需要先查资料、再判断、再调用工具、最后汇总，怎么把这条链路串起来，而不是写一堆 if-else。
• 多个角色分工协作的任务（一个负责检索、一个负责校验、一个负责输出），怎么用多智能体的方式组织。
• 做出来的原型怎么部署到服务器上，让它不只在自己电脑里跑。

这些问题对应的正是 RAG 检索增强、向量检索、智能体编排这几块内容。课程把 LangChain 作为主线框架，同时会带到前端交互和后端部署，所以学完你对一个完整 AI 应用的全貌会有概念，而不是只懂中间一段。

学完之后你能独立做什么

比较现实的预期是：你能独立搭出一套基于私有知识库的问答应用，包括文档切分与向量化、检索召回、提示词组织、结果生成这条完整链路；能设计一个带工具调用能力的智能体，让它按条件去查数据库、调接口、走分支；能把上面这些东西部署成别人可以访问的服务。

换句话说，你能从「会调接口」走到「能交付一个可演示、可讲清楚原理的项目」。这一点在面试和转岗时比单纯背概念有用得多，因为你可以把整个链路讲明白，也能现场改需求。

资料怎么用效率更高

配套的章节笔记是这门课比较实用的一部分，建议不要等学完再回头看。每推进两三个小节，就用笔记对照着把当节的关键流程自己复述一遍，尤其是数据在各个环节之间是怎么传递的。RAG 和智能体这两块，看懂了和写出来之间差距很大，一定要动手跑通。

学习顺序上不必强求从头到尾。如果 Python 和 Web 基础还行，可以快速过掉前面的概念部分，把时间压在检索链路和智能体编排上，这两块是真正拉开差距的地方。如果基础偏弱，就老老实实按顺序走，先把环境、调用、数据流这些打通再往上加复杂度。

一点提醒

大模型应用这个方向变化快，框架版本迭代频繁，课程里某些写法到你手上时可能已经有更新的方式。这不是课程的问题，是这个领域的常态。学的过程中要养成看官方文档的习惯，把课程当成理解思路和工程结构的入口，而不是照抄代码的模板。真正值钱的是你能把「一个业务问题怎么拆成大模型能处理的步骤」这件事想清楚，这部分不会因为框架更新而过时。

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课程推荐

《价值998元2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发》最新高价资源分享，实用课程，价值998元，VIP会员专享！【技能收获】学完可掌握：RAG 检索增强生成、Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Python 编程、Linux 运维、React 前端。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（69 节）

*   1 chain的基本结构_提示_模型_输出解析器.mp4

*   2 Langchain调用本地开源大模型ChatGLM3.mp4

*   3 langchain接入国内最强大模型chatglm4.mp4

*   4 Langchain接入开源大模型的类openai服务器.mp4

*   5 Langchain快速接入国内比肩GPT4大模型DeepseekV2和ChatGLM4.mp4

*   6 快速认识Langchain.mp4

*   7 免费无限制百度文心一言Langchain接口应用.mp4

*   8 Langchain提示词模块与历史对话.mp4

*   9 不同案例选择器应用_长度选择器_相似度选择器_重叠选择器.mp4

*   10 ChromaDB向量数据库进行问题思路匹配提高回答准确率.mp4

*   11 对话形式提示词工程.mp4

*   12 提示词里模板中的模板解决复杂的聊天对话.mp4

*   13 Langchain管道提示词模板应用.mp4

*   14 Langchain缓存加速应用响应.mp4

*   15 解析输出csv_时间_枚举内容.mp4

*   16 Langchain输出JSON格式和修复大模型错误输出.mp4

*   17 langchain解析大模型XML输出格式.mp4

*   18 如何自定义大模型的输出解析器.mp4

*   19 RAG数据检索增强.mp4

*   20 加载知识库文档与检索算法设置.mp4

*   21 处理解析PDF文档为知识库.mp4

*   22 HTML文本分割提炼网页知识点.mp4

*   23 分割markdown_代码源码提炼知识库文档.mp4

*   24 知识库文档生成多向量检索器实现精准检索.mp4

*   25 让大模型生成检索语句进行精确查找.mp4

*   26 大模型并行控制复杂流程.mp4

*   27 大模型路由映射传递数据.mp4

*   28 自定义链式配置的多种方式.mp4

*   29 自定义流式生成器函数.mp4

*   30 搭建第一个AI智能体.mp4

*   31 给智能体添加记忆能力.mp4

*   32 智能体原理.mp4

*   33 OpenAI智能体调用源码解析.mp4

*   34 XML链式执行任务智能体搭建.mp4

*   35 JSON链式智能体任务执行.mp4

*   36 ReAct智能体搭建思路.mp4

*   37 从零使用Langchain搭建适应不同大模型智能体.mp4

*   38 自定义智能体记忆链创建.mp4

*   39 自主搭建超级搜索引擎Searxng服务器作为借口.mp4

*   40 控制智能体限制执行.mp4

*   41 AI大模型获取前沿论文知识.mp4

*   42 AI调用Shell接管控制电脑.mp4

*   43 AI根据问题生成代码并自主运行计算.mp4

*   44 duckduckgo免费搜索引擎API应用.mp4

*   45 具有知识库的上下文感知AI销售助手架构.mp4

*   46 引导销售链与销售智能体实现.mp4

*   47 赛力斯问界汽车知识库问答链搭建.mp4

*   48 多链分工合作协作实现AI销售助手.mp4

*   49 Langgraph多智体协作框架.mp4

*   50 Langgraph多分支处多任务并行处理.mp4

*   51 循环图与多图协作处理系统复杂任务1.mp4

*   52 让智能体做GPT4都做不了的事情-讲段子Joke.mp4

*   53 灵活应用工具的LangGraph智能体.mp4

*   54 多智能体扮演明星玩综艺.mp4

*   55 SQL自主调用查询.mp4

*   56 SQL连表查询与异常处理.mp4

*   57 langsmith监控调试开发.mp4

*   58 图数据库Neo4j安装与初识.mp4

*   59 cypher语法简介.mp4

*   60 创建和查找图节点精讲.mp4

*   61 创建节点关系.mp4

*   62 WHERE条件查找数据.mp4

*   63 精讲各类型修改节点与边操作.mp4

*   64 精讲各类型删除节点、关系、属性.mp4

*   65 图数据检索排序.mp4

*   66 查找1个节点到另外1个节点中间所有的关系.mp4

*   67 详讲python操控neo4j知识图谱数据库.mp4

*   68 详解AI大语言模型自主操控知识图谱数据库.mp4

*   69 llm_graph_builder知识图生成器应用程序详解.mp4