摘要：
Day 2：LangGraph 进阶 引言：从二元循环到复杂工作流 在 Day 1 我们构建了一个完整的 ReAct Agent，LLM 调用节点和工具执行节点通过条件边交替运行，直到模型认为可以给出最终答案。这套"思考→行动→思考"的二元循环是 Agent 的最简骨架，但真实世界的应用场景远比这复 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:57
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Day 1：LangGraph 入门 为什么需要 LangGraph 在第 2 周的学习中，我们使用 create_agent() 一行代码就构建出了能调用工具的智能助手。这种简洁性是 LangChain 高层 API 的优势，它隐藏了 ReAct 循环、工具调用解析、消息管理等复杂细节。然而当你需 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:57
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第 2 周学习笔记：LangChain 核心组件深度掌握 学习时间：2026年5月（5天） | 核心主题：Model I/O → RAG 系统构建 → Agent 与工具系统 → 中间件架构 一、本周学习路线总览 本周以"从单模型调用到构建完整的智能应用系统"为主线，按以下路径递进： 模型抽象与调优 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:56
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Day 5：Agent 系统（下）— Function Calling 与 create_agent 在 Day 4 的学习中，我们理解了 Agent 系统最核心的概念，工具（Tool）和 ReAct 推理循环。今天我们要进一步深入两个在实际开发中至关重要的主题，底层的 Function Calli 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:55
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Day 4：Agent 系统（上）— 工具与 ReAct 如果说前面三天我们学习的 LLM、提示词模板和 RAG 都是在"增强模型的输入"，那么从今天开始，我们要进入一个完全不同的维度，让模型拥有"行动的能力"。一个普通的 Chat Model 只能被动地回答它训练数据中已有的知识，但一个 Agen 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:54
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Day 3：RAG 系统构建（下） 在前一天的课程中，我们学会了如何将各类文档加载为 LangChain 的 Document 对象，并通过 RecursiveCharacterTextSplitter 按合理的粒度切分成 chunk。这些 chunk 现在还只是一段段原始文本，尽管它们已经被拆分得 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:53
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Day 2：RAG 系统构建（上） 如果说第一周我们学习了 LangChain 的基础语法和 LCEL 管道思维，那么从今天开始，我们将正式进入 LangChain 最具工程价值的领域RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。RAG 是当前大模型应用落地最 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:50
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Day 1：Model I/O 与模型抽象 如果说 LangChain 是一套乐高积木，那么 Model I/O 就是那几块最核心的底板砖，无论你搭建的是简单的问答链还是复杂的多智能体系统，一切逻辑的起点都是"把数据交给模型，把模型的结果拿回来"。本周我们正式进入 LangChain 核心组件的深度 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:49
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第 1 周学习笔记：LangChain 基础入门与架构理解 学习时间：2026年5月（5天） | 核心主题：生态全景 → 环境搭建 → LCEL → 提示工程与输出解析 → 综合实战 一、本周学习路线总览 本周以"从零到一构建可运行的 LLM 应用"为主线，按以下路径递进： 生态认知 → 环境落地 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:49
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Day 5：周总结与综合练习 本周知识回顾 第一周的学习是一场从零到一的旅程，我们用四天时间走完了 LangChain 从宏观生态到微观组件的完整认知闭环。第一天为你展开了一幅全景地图：LangChain 不是一个单体框架，而是一个由 langchain-core、langchain-communi 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:48
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