解决“知识库检索不准”的实际痛点

这门课聚焦于利用 Django 与 LangChain 构建企业级 RAG（检索增强生成）系统。很多开发者在集成大模型时，常遇到“幻觉”严重、文档上下文理解偏差或私有数据无法被模型引用的难题。课程不局限于理论概念，而是直面生产环境中的具体障碍：如何清洗杂乱的非结构化文档，如何高效存储向量索引，以及如何让 Django 后端稳定地调用 LLM 接口。它解决的核心问题是：如何将公司内部的 PDF、Word 或数据库内容，转化为大模型能精准理解的上下文，从而在问答、客服或内部搜索场景中，输出既准确又符合业务逻辑的回答。

适合有一定 Python 基础的后端开发者

建议学习者具备扎实的 Python 编程能力，熟悉 Django 框架的基本路由、视图和模板渲染逻辑。如果你对 LangChain 库较为陌生，或者从未部署过向量数据库（如 Chroma、FAISS 等），这门课提供了很好的入门路径。它不适合纯小白，因为涉及大量的代码调试和接口对接。对于正在转行 AI 应用方向，或希望从传统后端转型为 AI 工程化的在职人员，这是极具实操价值的技能树。若你连基本的 Git 操作或 Linux 环境配置都不熟练，建议先补齐这些基础设施知识，以免在环境搭建阶段消耗过多精力。

先跑通最小闭环，再深入优化架构

建议的学习路径是：首先快速搭建 Django 项目骨架，接入一个基础的向量数据库，实现最简单的“问答”功能，确保数据能从文档流转到模型输出。在这个阶段，不要纠结于复杂的 RAG 策略，先保证链路畅通。其次，重点研究文档分块（Chunking）策略和嵌入模型（Embedding）的选择，这是决定检索质量的关键。最后，再学习如何利用 LangChain 的高级链式调用，实现多轮对话记忆、引用溯源等高级功能。学完这套流程后，你能独立设计并部署一个基于私有知识库的智能问答系统。

资料配合练习：重做一遍代码逻辑

配套资料并非静态文档，而是需要动手复现的代码库。建议不要直接复制粘贴代码，而是尝试自己从零搭建 Django 项目，逐步引入 LangChain 模块。重点练习的是调试环节：当检索结果不理想时，如何调整分块大小、修改相似度阈值、优化提示词（Prompt）。通过反复迭代这些参数，你会真正理解 RAG 系统的底层逻辑。这种“做中学”的方式，比单纯看视频讲解更能建立工程直觉，让你在面对实际业务需求时，能迅速定位问题是出在数据预处理、向量检索还是模型生成环节。

学浪茉卷知识库-新版项目实战DjangoLangchain实现RAG-AI030【实战课】

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课程目录

01-[Day1]_项目框架_+_知识点介绍.vep
02-项目演示[1]文本对话.vep
03-项目演示[2]上传解析删除某个文件.vep
04-项目演示[3]模型RAG问答.vep
05-项目演示[4]URL数据上传和删除.vep
06-项目演示[5]上传解析不同类型的文件.vep
07-[Day2]_百度、智谱、Azure_OpenAI_安装使用.vep
08-[Day3]_第一个chain.vep
09-[Day4]_LCEL_介绍.vep
10-[Day5]_LCEL_VS_OpenAI_(接口和组件)_.vep
11-[Day6]管理输入和输出_Runnables.vep
12-[Day7]_大模型使用.vep
13-[Day8]本地部署ChatGlm3模型.vep
14-[Day9]文档载入_Loaders.vep
15-[Day10]文档载入：用LLM处理OCR结果.vep
16-[Day11]使用Langsmith跟踪chain.vep
17-[Day12]_文档变形_Document_Transfor.vep
18-[Day13]文本向量模型Bge系列.vep
19-[Day14]向量数据库Chroma_Vs_ES.vep
20-[Day15]检索器：多问题生成检索.vep
21-[Day16]检索器之组合检索器.vep
22-[Day17]检索器MultiVector_Retrieve.vep
23-[Day18]文档内容提取vs内容过滤.vep
24-[Day19]向量过滤_VS_文档去重.vep
25-[Day20]下载和使用Rerank模型.vep
26-[Day21]函数_VS_工具_VS_Agent.vep
27-[Day22]基于用户的搜索_+_添加引文信息.vep
28-[Day23]RAG框架介绍.vep
29-[Day24]你的第一个RAG：命令行+UI+Agent.vep
30-[Day25]本地RAG：2套方案.vep
31-[Day26]RAG索引数据第一部分.vep
32-[Day27]RAG索引数据第二部分：分词和关键词.vep
33-[Day28]RAG索引数据第三部分之QA对.vep
34-[Day29]RAG索引数据第四部分.vep
35-[Day30]Agent轻松实现多类数据搜索.vep
36-[Day31]纠正性检索增强生成CRAG.vep
37-[Day32]自反射Self-RAG.vep
38-[Day33]信息抽取+langserve服务端.vep
39-[Day34]RAG测试系统.vep
40-[Day35]第一个django页面+Mysql配置.vep
41-[Day36]初识RAG主界面.vep
42-[Day37]文件上传第一部分.vep
43-django_RAG_配置文件说明_.vep
44-[Day38]文件上传第二部分.vep
45-[Day39]数据删除_+_清屏.vep
46-[Day40]文件上传.vep
47-[Day41]文件显示.vep
48-[Day42]文件删除和解析.vep
49-[Day43]大模型对话(一)前端到后端.vep
50-[Day44]大模型对话(二)模型对话.vep
51-[Day45]大模型对话(三)RAG.vep
52-[Day46]大模型对话(四)前端流式输出.vep
53-[Day47]文件对话：跳转进入对话页面.vep
54-[Day48]文件对话：数据索引和问答.vep
55-[Day49]文件对话：OCR.vep
56-[Day50]项目总结.vep
配套课件.zip