极客时间-专栏课-黄佳-LangChain 实战课（完结）
极客时间-专栏课-黄佳-LangChain 实战课是什么资源？
本资源为极客时间《LangChain 实战课》完结版课程，围绕LangChain框架系统讲解AI应用开发全流程。从提示工程、大模型调用到RAG、Agent等核心技术均采用案例驱动方式进行实践演示。课程注重生产级LLM应用开发思路，帮助开发者快速建立完整的AI应用开发方法论。对于希望从零入门并落地大模型应用的学习者具有较高参考价值。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 集数 | 已完结 |
| 状态 | 已完结 |
| 资源格式 | 数字资源 |
| 资源类型 | 编程培训 |
谁需要这份编程培训资源？
适合希望学习LangChain框架的Python开发者、AI应用开发者及大模型工程师。适合已经了解大模型基础，但缺乏完整项目实践经验的学习者。对于希望掌握RAG、Agent、提示工程、工具链集成等热门技术方向的开发人员也具有较高价值。同时适合作为企业AI项目开发与技术升级的参考学习资料。
为什么选择这份编程培训资源？
- 系统讲解LangChain框架及AI应用开发全流程
- 覆盖RAG、Agent、提示工程与大模型工具链等热门技术
- 319个文件约642MB完整课程资源，案例驱动便于实践学习
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这份资源包含哪些具体内容？
资源收录极客时间黄佳《LangChain 实战课》完结版课程内容，以LangChain为核心构建完整AI应用开发体系。课程覆盖大模型接入、Prompt Engineering、工具调用、向量数据库、RAG知识库、Agent智能体等多个关键主题，并结合实际案例进行讲解。文件目录显示资源共319个文件，总容量约642MB，包含课程配套图片素材（images目录）及完整课程内容。整体内容按照课程结构组织，便于循序渐进学习与实践。课程强调理论结合项目实战，可帮助学习者快速搭建生产级LLM应用。
共 319 个文件，642M
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├── 01｜LangChain系统安装和快速入门.md (21.6KB)
├── 01｜LangChain系统安装和快速入门.mp3 (25.3MB)
├── 01｜LangChain系统安装和快速入门.pdf (10.8MB)
├── 02｜用LangChain快速构建基于“易速鲜花”本地知识库的智能问答系统.md (18.3KB)
├── 02｜用LangChain快速构建基于“易速鲜花”本地知识库的智能问答系统.mp3 (15.5MB)
├── 02｜用LangChain快速构建基于“易速鲜花”本地知识库的智能问答系统.pdf (4.9MB)
├── 03｜模型I-O：输入提示、调用模型、解析输出.md (21.9KB)
├── 03｜模型I-O：输入提示、调用模型、解析输出.mp3 (16.9MB)
├── 03｜模型I-O：输入提示、调用模型、解析输出.pdf (2.8MB)
├── 04｜提示工程（上）：用少样本FewShotTemplate和ExampleSelector创建应景文案.md (24.8KB)
├── 04｜提示工程（上）：用少样本FewShotTemplate和ExampleSelector创建应景文案.mp3 (18.7MB)
├── 04｜提示工程（上）：用少样本FewShotTemplate和ExampleSelector创建应景文案.pdf (3.8MB)
├── 05｜提示工程（下）：用思维链和思维树提升模型思考质量.md (18.4KB)
├── 05｜提示工程（下）：用思维链和思维树提升模型思考质量.mp3 (13.3MB)
├── 05｜提示工程（下）：用思维链和思维树提升模型思考质量.pdf (3.2MB)
├── 06｜调用模型：使用OpenAIAPI还是微调开源Llama2-ChatGLM？.md (22.5KB)
├── 06｜调用模型：使用OpenAIAPI还是微调开源Llama2-ChatGLM？.mp3 (19.8MB)
├── 06｜调用模型：使用OpenAIAPI还是微调开源Llama2-ChatGLM？.pdf (11.9MB)
├── 07｜输出解析：用OutputParser生成鲜花推荐列表.md (27.6KB)
├── 07｜输出解析：用OutputParser生成鲜花推荐列表.mp3 (21.3MB)
├── 07｜输出解析：用OutputParser生成鲜花推荐列表.pdf (2.8MB)
├── 08｜链（上）：写一篇完美鲜花推文？用SequencialChain链接不同的组件.md (14.7KB)
├── 08｜链（上）：写一篇完美鲜花推文？用SequencialChain链接不同的组件.mp3 (10.0MB)
├── 08｜链（上）：写一篇完美鲜花推文？用SequencialChain链接不同的组件.pdf (3.6MB)
├── 09｜链（下）：想学“育花”还是“插花”？用RouterChain确定客户意图.md (16.7KB)
├── 09｜链（下）：想学“育花”还是“插花”？用RouterChain确定客户意图.mp3 (16.8MB)
├── 09｜链（下）：想学“育花”还是“插花”？用RouterChain确定客户意图.pdf (2.0MB)
├── 10｜记忆：通过Memory记住客户上次买花时的对话细节.md (21.4KB)
├── 10｜记忆：通过Memory记住客户上次买花时的对话细节.mp3 (16.0MB)
├── 10｜记忆：通过Memory记住客户上次买花时的对话细节.pdf (4.1MB)
├── 11｜代理（上）：ReAct框架，推理与行动的协同.md (13.2KB)
├── 11｜代理（上）：ReAct框架，推理与行动的协同.mp3 (13.3MB)
├── 11｜代理（上）：ReAct框架，推理与行动的协同.pdf (4.2MB)
├── 12｜代理（中）：AgentExecutor究竟是怎样驱动模型和工具完成任务的？.md (25.5KB)
├── 12｜代理（中）：AgentExecutor究竟是怎样驱动模型和工具完成任务的？.mp3 (20.6MB)
├── 12｜代理（中）：AgentExecutor究竟是怎样驱动模型和工具完成任务的？.pdf (19.3MB)
├── 13｜代理（下）：结构化工具对话、Self-AskwithSearch以及Planandexecute代理.md (19.3KB)
├── 13｜代理（下）：结构化工具对话、Self-AskwithSearch以及Planandexecute代理.mp3 (17.7MB)
├── 13｜代理（下）：结构化工具对话、Self-AskwithSearch以及Planandexecute代理.pdf (6.1MB)
├── 14｜工具和工具箱：LangChain中的Tool和Toolkits一览.md (19.4KB)
├── 14｜工具和工具箱：LangChain中的Tool和Toolkits一览.mp3 (16.9MB)
├── 14｜工具和工具箱：LangChain中的Tool和Toolkits一览.pdf (6.9MB)
├── 15｜检索增强生成：通过RAG助力鲜花运营.md (22.5KB)
├── 15｜检索增强生成：通过RAG助力鲜花运营.mp3 (24.1MB)
├── 15｜检索增强生成：通过RAG助力鲜花运营.pdf (7.4MB)
├── 16｜连接数据库：通过链和代理查询鲜花信息.md (14.1KB)
├── 16｜连接数据库：通过链和代理查询鲜花信息.mp3 (13.5MB)
├── 16｜连接数据库：通过链和代理查询鲜花信息.pdf (4.5MB)
├── 17｜回调函数：在AI应用中引入异步通信机制.md (17.3KB)
├── 17｜回调函数：在AI应用中引入异步通信机制.mp3 (12.3MB)
├── 17｜回调函数：在AI应用中引入异步通信机制.pdf (2.1MB)
├── 18｜CAMEL：通过角色扮演脑暴一个鲜花营销方案.md (22.1KB)
├── 18｜CAMEL：通过角色扮演脑暴一个鲜花营销方案.mp3 (16.6MB)
├── 18｜CAMEL：通过角色扮演脑暴一个鲜花营销方案.pdf (6.2MB)
├── 19｜BabyAGI：根据气候变化自动制定鲜花存储策略.md (32.6KB)
├── 19｜BabyAGI：根据气候变化自动制定鲜花存储策略.mp3 (14.1MB)
├── 19｜BabyAGI：根据气候变化自动制定鲜花存储策略.pdf (3.1MB)
├── 20｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（上）.md (21.6KB)
├── 20｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（上）.mp3 (14.0MB)
├── 20｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（上）.pdf (11.1MB)
├── 21｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（下）.md (17.1KB)
├── 21｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（下）.mp3 (9.5MB)
├── 21｜部署一个鲜花网络电商的人脉工具（下）.pdf (8.7MB)
├── 22｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（上）.md (15.3KB)
├── 22｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（上）.mp3 (9.8MB)
├── 22｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（上）.pdf (4.0MB)
├── 23｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（下）.md (16.2KB)
├── 23｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（下）.mp3 (13.9MB)
├── 23｜易速鲜花聊天客服机器人的开发（下）.pdf (2.7MB)
├── 结课测试｜来赴一场满分之约.md (495B)
├── 结课测试｜来赴一场满分之约.pdf (391.4KB)
├── 结束语｜人生的价值就在于创造.md (4.5KB)
├── 结束语｜人生的价值就在于创造.mp3 (5.6MB)
├── 结束语｜人生的价值就在于创造.pdf (6.1MB)
├── 开篇词｜带你亲证AI应用开发的“奇点”时刻.md (15.7KB)
├── 开篇词｜带你亲证AI应用开发的“奇点”时刻.mp3 (15.9MB)
└── 开篇词｜带你亲证AI应用开发的“奇点”时刻.pdf (5.3MB)
如何下载和使用这份资源？
下载资源后建议按照课程顺序逐节学习，并结合Python开发环境同步完成实践案例。学习过程中可配合OpenAI或兼容的大模型接口进行代码演练，加深对LangChain各模块的理解。建议重点实践RAG和Agent相关章节，逐步完成完整AI应用项目搭建。完成课程后可进一步结合自身业务场景进行项目扩展与优化。
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关于极客时间-专栏课-黄佳-LangChain 实战课的常见问题
课程适合零基础学习吗？
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课程是否包含RAG和Agent相关内容？
包含，课程重点覆盖RAG知识库、Agent智能体、提示工程及工具链集成等当前主流LLM应用开发技术。
资源包含哪些内容？
资源共319个文件，总容量约642MB，包含完整课程内容及配套图片等学习资料，适合离线学习和实践。
