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本教程是一个实战导向的 LangChain 教学项目,涵盖从环境安装到核心组件应用的完整流程:轻松调用大模型(如 OpenAI、Qwen),使用 Prompt 模板构建可控输入,通过 Pydantic 实现格式化输出;支持文件加载、文本分割与向量化(FAISS + Embeddings),夯实 RAG 基础。课程深入讲解 Chain 的组合思想,并进阶演示 LangGraph 状态机、带 Memory 的多轮对话 Demo、自定义 Agent Tools 以及完整的 LangChain Agent Demo,助你快速掌握 LLM 应用开发。
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本教程是一个实战导向的 LangChain 教学项目,涵盖从环境安装到核心组件应用的完整流程:轻松调用大模型(如 OpenAI、Qwen),使用 Prompt 模板构建可控输入,通过 Pydantic 实现格式化输出;支持文件加载、文本分割与向量化(FAISS + Embeddings),夯实 RAG 基础。课程深入讲解 Chain 的组合思想,并进阶演示 LangGraph 状态机、带 Memory 的多轮对话 Demo、自定义 Agent Tools 以及完整的 LangChain Agent Demo,助你快速掌握 LLM 应用开发。
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