课程介绍

你是否正苦恼,低代码平台构建AI应用灵活性不足,难以有效应对复杂定制需求?本课程为你设计了一条更高效的进阶路径:基于LangChain 框架,以高Star开源项目 FastGPT 为蓝本,深度应用 RetrievalQA、TextSplitter 等核心组件,手把手带你从零构建一个可灵活定制的 RAG 知识库。以更低门槛,多维度助你拓展模块化工程思维,提升AI应用开发与架构设计能力,加速从 AI 应用的“ API调用者 ”到能独立设计解决方案的“ 架构设计者 ”的进阶。

你将学到

  • 提升基于定制化需求开发能力
  • 积累RAG架构设计与调优经验
  • 打通从0到1开发AI应用全流程
  • 倍增LLM应用全栈开发实战力
  • 掌握LangChain实用核心技巧
  • 拓展工程化与模块化开发思维

试看链接 https://pan.baidu.com/s/1nYckkc9pLqYqYutYRHs8TA?pwd=xttt

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资源目录

第1章 课程介绍:搞懂 AI 知识库价值,解锁实战技能与岗位机遇
节数:5节 | 总时长:58分钟

  • 视频 1-1:课程介绍 试看 06:37

  • 视频 1-2:实战项目与FastGPT类比 试看 04:36

  • 视频 1-3:大模型介绍 17:41

  • 视频 1-4:AI市场需求 15:37

  • 视频 1-5:常见平台 13:18

第2章 欢迎来到LangChain的世界:从概念到 HelloWorld 实战
节数:4节 | 总时长:64分钟

  • 视频 2-1:langchain介绍 试看 18:56

  • 视频 2-2:helloworld入门 18:54

  • 视频 2-3:Model IO 单轮与多轮 13:27

  • 视频 2-4:交互模式 11:55

第3章 【LangChain】提示词:告别无效提问,用模板生成高质量 Prompt
节数:7节 | 总时长:97分钟

  • 视频 3-1:提示词模板-字符模板 09:22

  • 视频 3-2:提示词模板-会话模板 17:46

  • 视频 3-3:提示词模板-占位符 06:09

  • 视频 3-4:提示词模板-少样本 24:21

  • 视频 3-5:提示词模板-加载外部文件 04:17

  • 视频 3-6:提示词模板-部分赋值 13:01

  • 视频 3-7:提示词模板-组合嵌套模板 21:40

第4章 【LangChain】示例选择器:让 AI“学例子”,动态匹配场景的示例优化技巧
节数:3节 | 总时长:39分钟

  • 视频 4-1:示例选择器-长度选择器 17:33

  • 视频 4-2:示例选择器-MMR 12:50

  • 视频 4-3:示例选择器-自定义 08:35

第5章 【LangChain】输出格式化:从”杂乱文本”到”结构化结果”,定制AI输出
节数:7节 | 总时长:72分钟

  • 视频 5-1:输出格式化-String格式 06:03

  • 视频 5-2:输出格式化-Json格式 10:05

  • 视频 5-3:输出格式化-Pydantic数据格式 11:35

  • 视频 5-4:输出格式化-格式修复Fix 11:31

  • 视频 5-5:输出格式化-重试Retry 12:05

  • 视频 5-6:输出格式化-自定义格式化1 13:03

  • 视频 5-7:输出格式化-自定义格式化2 07:25

第6章 【LangChain】LCEL 表达式:一行代码串起AI流程!核心编排语法实战
节数:11节 | 总时长:161分钟

  • 视频 6-1:LCEL是什么 09:34

  • 视频 6-2:LCEL原理 07:10

  • 视频 6-3:LCEL-RunnableLambda介绍 18:06

  • 视频 6-4:LCEL-Runnable介绍 14:26

  • 视频 6-5:LCEL-Runnable串行 16:49

  • 视频 6-6:LCEL-Runnable并行 09:48

  • 视频 6-7:LCEL-Runnable Passthrough介绍 11:29

  • 视频 6-8:LCEL-分支Branch 17:44

  • 视频 6-9:LCEL-重试Retry 14:17

  • 视频 6-10:LCEL-配置Config 17:33

  • 视频 6-11:LCEL-动态参数 23:56

第7章 【LangChain】记忆:让AI“记住上下文”实现多轮对话连贯交互核心方案
节数:5节 | 总时长:75分钟

  • 视频 7-1:Memory-记忆介绍 14:13

  • 视频 7-2:Memory-占位符 13:01

  • 视频 7-3:Memory-ChatMessageHistory实现 07:37

  • 视频 7-4:Memory-RunnableWithMessageHistory实现 20:55

  • 视频 7-5:Memory-长期记忆 18:21

第8章 【LangChain】文档加载:常见格式(TXT、PDF、Word)一键接入
节数:6节 | 总时长:46分钟

  • 视频 8-1:文档加载-TextLoader 09:49

  • 视频 8-2:文档加载-PdfLoader 06:41

  • 视频 8-3:文档加载-DocxLoader 04:10

  • 视频 8-4:文档加载-WebLoader 05:23

  • 视频 8-5:文档加载-CsvLoader 04:53

  • 视频 8-6:文档加载-自定义 14:47

第9章 【LangChain】文档拆分:规避“信息割裂”用最优策略拆分文档提升检索精度
节数:3节 | 总时长:33分钟

  • 视频 9-1:文档拆分Splitter-介绍 08:43

  • 视频 9-2:文档拆分Splitter-token 09:01

  • 视频 9-3:文档拆分Splitter-自定义 15:01

第10章 【LangChain】向量:搞懂向量原理,把“文本”转成AI能检索的”数字密码”
节数:7节 | 总时长:127分钟

  • 视频 10-1:向量-介绍 29:24

  • 视频 10-2:向量-huggingface 18:56

  • 视频 10-3:向量-modelscope 12:41

  • 视频 10-4:向量-相似度 18:07

  • 视频 10-5:向量存储-数据库 09:28

  • 视频 10-6:向量存储-数据库使用 24:19

  • 视频 10-7:向量存储-归一化 13:46

第11章 【LangChain】检索:从“全量搜索”到“精准定位”打造高响应的AI检索逻辑
节数:10节 | 总时长:169分钟

  • 视频 11-1:检索-基础介绍 11:05

  • 视频 11-2:检索-multiquery多次检索 14:30

  • 视频 11-3:检索-上下文压缩检索 16:12

  • 视频 11-4:检索-相似度-doc分值 12:04

  • 视频 11-5:检索-检索过滤相似度分值 06:08

  • 视频 11-6:检索-ensamble聚合检索器 27:51

  • 视频 11-7:检索-LongContext重排序 13:29

  • 视频 11-8:检索-Self自查询1 16:33

  • 视频 11-9:检索-Self自查询2 22:18

  • 视频 11-10:检索-重排序 28:45

第12章 【LangChain】工具:让AI会用工具(查天气、调接口)拓展 AI 能力边界
节数:7节 | 总时长:81分钟

  • 视频 12-1:工具-装饰器Tool介绍 20:59

  • 视频 12-2:工具-装饰器Tool-代码 07:30

  • 视频 12-3:工具-Tool工具类 06:12

  • 视频 12-4:工具-StructedTools 11:00

  • 视频 12-5:工具-BaseTool 08:48

  • 视频 12-6:工具-LLM-BindTool1 19:12

  • 视频 12-7:工具-LLM-BindTool2 07:13

第13章 【实战项目】目标与技术架构:明确AI知识库核心功能,看懂“从0到1”的完整链路
节数:5节 | 总时长:58分钟

  • 视频 13-1:项目介绍-RAG介绍 11:37

  • 视频 13-2:项目介绍-RAG对比 10:50

  • 视频 13-3:项目介绍-RAG商业产品介绍 19:28

  • 视频 13-4:项目介绍-项目目标 05:22

  • 视频 13-5:项目介绍-技术架构 09:57