人工精选 飞豹客体系课
全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发
Langchain框架解决什么工作问题 这门课聚焦Langchain框架在AI应用开发中的实战价值。核心解决的是如何通过框架组件化能力，将通用大模型（如ChatGLM）与业务场景深度融合。具体场景包括：搭建私有知识库问答系统，解决公司文档检索效率问题；开发业务Agent智能体，实现流程自动化；构建A
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Langchain框架解决什么工作问题
这门课聚焦Langchain框架在AI应用开发中的实战价值。核心解决的是如何通过框架组件化能力，将通用大模型（如ChatGLM）与业务场景深度融合。具体场景包括：搭建私有知识库问答系统，解决公司文档检索效率问题；开发业务Agent智能体，实现流程自动化；构建AI客服或导购系统，替代部分标准化交互岗位。学习重点在于掌握Langchain的几个核心组件（如LLM接口、数据存储、工具链）如何组合应用，而非单纯调用模型API。适合已有Python基础、想解决具体业务需求的开发者。
资料适合什么基础
基础要求：需要熟悉Python基础语法和包管理工具（pip/conda），了解HTTP请求和JSON数据格式。对AI领域有初步认知（特别是大模型概念）更佳。课程不涉及从零开始的编程教学，但会通过代码示例讲解Langchain的用法。适合人群包括：正在使用大模型但效果不佳的开发者、需要搭建内部AI工具的团队、希望系统学习AI框架的Python爱好者。资料中包含的Jupyter Notebook代码可直接运行，关键部分会配有注释说明。
核心内容与练习建议
建议优先学习第一部分“Langchain”中的核心组件讲解（如01-Langchain.ipynb和db、Tool等目录下的资源），这决定了后续实战开发的基础。接着进入“Langchain大模型AI应用实战开发”部分，重点掌握私有知识库问答系统的搭建流程（如02-ChatGLM4接入Langchain.ipynb）。学完后应能独立完成：1）将本地或云端大模型接入Langchain；2）设计并实现一个简单的知识库问答功能；3）初步构建一个基础Agent智能体并测试其逻辑流转。资料中提供的代码需结合业务需求进行修改，例如更换知识库数据源或调整Agent行为逻辑。练习时建议先从简单组件组合开始，逐步增加复杂度，利用测试目录中的示例进行验证。
课程目录
课程目录52 集
- 适用人群 AI应用开发人员、Langchain学习、私有知识库搭建者、Python爱好者 课程概述 LangChain: 一个让你的LLM变得更强大的开源框架。课程详尽讲解Langchain框架各种组件应用。实战开发私有知识库问答系统、业务Agent智能体、AI客服、AI导购等系统。 适用于：AI应用开发人员、Langchain学习、私有知识库搭建者、Python学习人员 ├──Langchain大模型AI应用实战开发-资料| ├──01-Langchain| | ├──db| | ├──html| | ├──js| | ├──pdf| | ├──test| | ├──Tool| | ├──01-Langchain.ipynb 1.92M| | ├──02-ChatGLM4接入Langchain.ipynb 635.46kb| | ├──03-langchain使用本地大模型.ipynb 9.52kb| | ├──04-本地部署开源大模型类OPENAI接口接入Langchain.ipynb 709.02kb| | ├──05-Langchain提示词模块.ipynb 14.68kb| | ├──06-提示词案例选择器.ipynb 15.48kb| | ├──07-模型 (LLMs) 的类似少样本提示.ipynb 17.83kb| | ├──08-对话提示词工程.ipynb 11.23kb| | ├──09-提示词里模板中的模板.ipynb 9.25kb| | ├──10-管道提示词.ipynb 5.30kb| | ├──11-缓存.ipynb 12.37kb| | ├──12-CSV_时间_枚举解析器.ipynb 8.47kb| | ├──13-JSON parser.ipynb 742.26kb| | ├──14-xml解析器.ipynb 5.65kb| | ├──14-重试解析器.ipynb 40.52kb| | ├──15-自定义大模型输出解析器.ipynb 8.19kb| | ├──16-数据检索.ipynb 7.20kb| | ├──17-文档加载器.ipynb 81.57kb| | ├──18-处理知识库PDF文档.ipynb 387.46kb| | ├──19-HTML文本分割.ipynb 20.80kb| | ├──20-多种文本分割方式提炼内容.ipynb 46.51kb| | ├──21-多向量检索器.ipynb 71.96kb| | ├──22-自查询.ipynb 760.93kb| | ├──23-大模型并行发散流程控制.ipynb 32.83kb| | ├──24-大模型路由映射传递数据.ipynb 9.92kb| | ├──25-设置配置项以适应运行需求.ipynb 11.69kb| | ├──26-自定义流生成器函数.ipynb 6.45kb| | └──27-添加消息历史记录（内存）.ipynb 16.45kb| ├──02-agent| | ├──txt| | ├──01-大模型Agent.ipynb 5.19M| | ├──02-Concepts 概念.ipynb 669.69kb| | ├──03-OpenAI函数调用.ipynb 12.09kb| | ├──03-OpenAI函数智能体.ipynb 112.66kb| | ├──04-XML智能体.ipynb 8.13kb| | ├──05-JSON结构智能体.ipynb 18.79kb| | ├──06-ReAct智能体.ipynb 5.09kb| | ├──07-自定义智能体.ipynb 32.13kb| | ├──08-限制控制智能体执行.ipynb 18.33kb| | ├──09-AI调用Axriv网站论文.ipynb 46.76kb| | ├──10-AI调用shell接管控制电脑.ipynb 31.04kb| | ├──11-AI生成代码并自主运行计算.ipynb 8.17kb| | ├──12-DuckDuckGo_Search.ipynb 13.37kb| | └──13-多智能体计划与协作.ipynb 26.52kb| ├──03-case| | └──01-sales_agent_with_context.ipynb 75.46kb| ├──04-Langgraph| | ├──01-Langgraph.ipynb 289.21kb| | ├──02-LangGraph多分支并行处理.ipynb 100.72kb| | ├──03-多图协作.ipynb 104.16kb| | ├──04-让开源大模型智能体做GPT4都做不了的事情-讲段子Joke.ipynb 74.06kb| | ├──05-灵活应用工具LangGraph智能体.ipynb 104.89kb| | ├──06-多智能扮演明星玩综艺.ipynb 238.09kb| | └──jokeData.json 14.05kb| └──课程推荐大模型| | ├──dranger003| | └──Qwen├──10_10-提示词里模板中的模板解决复杂的聊天对话.mp4
- 51.08M├──11_11-Langchain管道提示词模板应用.mp4
- 29.69M├──12_12-Langchain缓存加速应用响应.mp4
- 39.95M├──13_13-解析输出csv_时间_枚举内容.mp4
- 45.38M├──14_14-Langchain输出JSON格式和修复大模型错误输出.mp4
- 56.65M├──15_15-langchain解析大模型XML输出格式.mp4
- 25.56M├──16_16-如何自定义大模型的输出解析器.mp4
- 31.90M├──17_17-RAG数据检索增强.mp4
- 41.35M├──18_18-加载知识库文档与检索算法设置.mp4
- 90.47M├──19_19-处理解析PDF文档为知识库.mp4
- 36.72M├──1_01-认识Langchain.mp4
- 79.05M├──2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发_文件目录.txt 8.17kb├──20_20-HTML文本分割提炼网页知识点.mp4
- 41.62M├──21_21-分割markdown_代码源码提炼知识库文档.mp4
- 50.42M├──22_22-知识库文档生成多向量检索器实现精准检索.mp4
- 96.24M├──23_23-让大模型生成检索语句进行精确查找.mp4
- 45.07M├──24_24-大模型并行控制复杂流程.mp4
- 72.92M├──25_25-大模型路由映射传递数据.mp4
- 80.02M├──26_26-自定义链式配置的多种方式.mp4
- 102.96M├──27_27-自定义流式生成器函数.mp4
- 37.57M├──28_28-搭建第一个AI智能体.mp4
- 86.11M├──29_29-给智能体添加记忆能力-1~1.mp4
- 37.47M├──2_02-chain的基本结构_提示_模型_输出解析器.mp4
- 50.70M├──2_02-chain的基本结构_提示_模型_输出解析器_20240510232150.pptx 490.35kb├──30_30-智能体原理2~1.mp4
- 56.63M├──31_31-OpenAI智能体调用源码解析~2.mp4
- 84.63M├──32_32-XML链式执行任务智能体搭建~2.mp4
- 48.41M├──33_33-JSON链式智能体任务执行~2.mp4
- 55.34M├──34_34-ReAct智能体搭建思路1~1.mp4
- 26.21M├──35_35-从零使用Langchain搭建适应不同大模型智能体.mp4
- 129.51M├──36_36-自定义智能体记忆链创建.mp4
- 33.92M├──37_37-自主搭建超级搜索引擎Searxng服务器作为借口.mp4
- 65.58M├──38_38-控制智能体限制执行.mp4
- 22.58M├──39_39-AI大模型获取前沿论文知识.mp4
- 53.51M├──3_03-langchain接入国内最强大模型chatglm4.mp4
- 105.55M├──40_40-AI调用Shell接管控制电脑.mp4
- 89.43M├──41_41-AI根据问题生成代码并自主运行计算.mp4
- 33.85M├──42_42-duckduckgo免费搜索引擎API应用1.mp4
- 38.21M├──43_01-具有知识库的上下文感知AI销售助手架构.mp4
- 23.49M├──44_02-引导销售链与销售智能体实现.mp4
- 65.06M├──45_03-赛力斯问界汽车知识库问答链搭建.mp4
- 42.44M├──46_04-多链分工合作协作实现AI销售助手1.mp4
- 121.23M├──47_01-Langgraph多智体协作框架1~1.mp4
- 133.90M├──48_02-Langgraph多分支处多任务并行处理.mp4
- 70.82M├──49_03-循环图与多图协作处理系统复杂任务1.mp4
- 98.22M├──4_04-Langchain调用本地开源大模型ChatGLM3.mp4
- 55.06M├──50_04-让智能体做GPT4都做不了的事情-讲段子Joke.mp4
- 120.92M├──51_05-灵活应用工具的LangGraph智能体.mp4
- 151.57M├──52_06-多智能体扮演明星玩综艺~1.mp4
- 157.95M├──5_05-Langchain接入开源大模型的类openai服务器.mp4
- 50.43M├──6_06-Langchain提示词模块与历史对话.mp4
- 64.62M├──7_07-不同案例选择器应用_长度选择器_相似度选择器_重迭选择器.mp4
- 98.31M├──8_08-ChromaDB向量数据库进行问题思路匹配提高回答准确率.mp4
- 87.03M└──9_09-对话形式提示词工程.mp4
- 47.35M
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