2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发
《价值998元2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发》最新高价资源分享，实用课程，价值998元，VIP会员专享！【技能收获】学完可掌握：RAG 检索增强生成、Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Python 编程、Linux 运维、React 前端。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向
这门《2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发》不是那种只讲概念、跑两个 demo 就收尾的科普课。它更像是把大模型应用从「能跑通」推到「能落地」的一套工程素材：一边用 LangChain 把 RAG、Agent、工具调用这些核心能力拆开，一边给你一个可以照着改的 Python + React 前后端结构。对已经能写 Python、但还没把 LLM 应用真正串成一条链路的人来说，这个资料包的价值在源码和章节笔记，而不是视频本身。
技术栈与主题范围
整门课围绕 LangChain 这一层抽象展开，往上接 OpenAI 兼容的大模型接口，往下落向量库和业务逻辑。涉及的具体点包括：Embedding 向量化与相似度检索、RAG 检索增强生成的标准链路、Prompt 模板与提示词工程、AI Agent 的工具编排，以及多智能体协作时的角色划分与消息传递。前端用 React 承接对话与知识库管理界面，后端以 Python 服务为核心，资料里也带了 Linux 侧的环境与部署内容。这套组合基本覆盖了当前企业知识库、智能问答、AI 应用后台的主流选型，不是一个孤立的玩具项目。
项目结构与可复用模块
从工程视角看，这份资料的组织方式是按「数据层—检索层—编排层—接口层」分层的。数据层负责文档加载、切分与 Embedding 入库；检索层封装向量查询和召回排序；编排层是 LangChain 的 Chain、Agent、Memory 的装配区；接口层则通过 API 暴露给 React 前端。真正值得对照实践的是几个可复用模块：文档切片策略（chunk size 与 overlap 如何影响召回）、向量库的读写封装、Agent 的工具注册机制，以及多智能体之间的调度逻辑。这些模块的写法一旦固定下来，换模型、换向量库、换业务域时改动量很小，这正是「照着源码改」比「照着视频敲」更省时间的地方。
章节笔记与自学路径
配套笔记的价值在于复盘时能快速定位某个概念被放在哪一层实现。建议的路径是：先用最短时间把 Python 侧的 LangChain 基础链路跑通，确认模型调用、Embedding、向量检索三个环节都能独立跑；再进入 RAG 综合章节，把检索质量和 Prompt 组装结合起来调；最后进 Agent 与多智能体部分，这时你已经有了可复用的检索与工具模块，组装起来不会卡在环境问题上。每完成两到三节，用笔记整理一份自己的调用时序或数据结构说明，比单纯抄代码更能暴露理解断层。最终如果能独立复现一套完整的 RAG + Agent Demo，写入作品集，这门课的目标就达到了。
适合谁来对照实践
它适合三类人：已有 Python 基础、想把大模型能力接进现有后端服务的开发者；需要做企业知识库、智能客服这类 RAG 系统的人；以及想理解多智能体协作机制、但不想从论文读起的人。不适合完全没有编程经验、指望看视频就会的初学者。资料包里的源码和笔记是主线，视频用来确认思路，真正动手时请打开编辑器跟着改参数、换数据、看日志，这才是这份资料正确的打开方式。
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《价值998元2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发》最新高价资源分享，实用课程，价值998元，VIP会员专享！【技能收获】学完可掌握：RAG 检索增强生成、Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Python 编程、Linux 运维、React 前端。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（69 节）
* 1 chain的基本结构_提示_模型_输出解析器.mp4
* 2 Langchain调用本地开源大模型ChatGLM3.mp4
* 3 langchain接入国内最强大模型chatglm4.mp4
* 4 Langchain接入开源大模型的类openai服务器.mp4
* 5 Langchain快速接入国内比肩GPT4大模型DeepseekV2和ChatGLM4.mp4
* 6 快速认识Langchain.mp4
* 7 免费无限制百度文心一言Langchain接口应用.mp4
* 8 Langchain提示词模块与历史对话.mp4
* 9 不同案例选择器应用_长度选择器_相似度选择器_重叠选择器.mp4
* 10 ChromaDB向量数据库进行问题思路匹配提高回答准确率.mp4
* 11 对话形式提示词工程.mp4
* 12 提示词里模板中的模板解决复杂的聊天对话.mp4
* 13 Langchain管道提示词模板应用.mp4
* 14 Langchain缓存加速应用响应.mp4
* 15 解析输出csv_时间_枚举内容.mp4
* 16 Langchain输出JSON格式和修复大模型错误输出.mp4
* 17 langchain解析大模型XML输出格式.mp4
* 18 如何自定义大模型的输出解析器.mp4
* 19 RAG数据检索增强.mp4
* 20 加载知识库文档与检索算法设置.mp4
* 21 处理解析PDF文档为知识库.mp4
* 22 HTML文本分割提炼网页知识点.mp4
* 23 分割markdown_代码源码提炼知识库文档.mp4
* 24 知识库文档生成多向量检索器实现精准检索.mp4
* 25 让大模型生成检索语句进行精确查找.mp4
* 26 大模型并行控制复杂流程.mp4
* 27 大模型路由映射传递数据.mp4
* 28 自定义链式配置的多种方式.mp4
* 29 自定义流式生成器函数.mp4
* 30 搭建第一个AI智能体.mp4
* 31 给智能体添加记忆能力.mp4
* 32 智能体原理.mp4
* 33 OpenAI智能体调用源码解析.mp4
* 34 XML链式执行任务智能体搭建.mp4
* 35 JSON链式智能体任务执行.mp4
* 36 ReAct智能体搭建思路.mp4
* 37 从零使用Langchain搭建适应不同大模型智能体.mp4
* 38 自定义智能体记忆链创建.mp4
* 39 自主搭建超级搜索引擎Searxng服务器作为借口.mp4
* 40 控制智能体限制执行.mp4
* 41 AI大模型获取前沿论文知识.mp4
* 42 AI调用Shell接管控制电脑.mp4
* 43 AI根据问题生成代码并自主运行计算.mp4
* 44 duckduckgo免费搜索引擎API应用.mp4
* 45 具有知识库的上下文感知AI销售助手架构.mp4
* 46 引导销售链与销售智能体实现.mp4
* 47 赛力斯问界汽车知识库问答链搭建.mp4
* 48 多链分工合作协作实现AI销售助手.mp4
* 49 Langgraph多智体协作框架.mp4
* 50 Langgraph多分支处多任务并行处理.mp4
* 51 循环图与多图协作处理系统复杂任务1.mp4
* 52 让智能体做GPT4都做不了的事情-讲段子Joke.mp4
* 53 灵活应用工具的LangGraph智能体.mp4
* 54 多智能体扮演明星玩综艺.mp4
* 55 SQL自主调用查询.mp4
* 56 SQL连表查询与异常处理.mp4
* 57 langsmith监控调试开发.mp4
* 58 图数据库Neo4j安装与初识.mp4
* 59 cypher语法简介.mp4
* 60 创建和查找图节点精讲.mp4
* 61 创建节点关系.mp4
* 62 WHERE条件查找数据.mp4
* 63 精讲各类型修改节点与边操作.mp4
* 64 精讲各类型删除节点、关系、属性.mp4
* 65 图数据检索排序.mp4
* 66 查找1个节点到另外1个节点中间所有的关系.mp4
* 67 详讲python操控neo4j知识图谱数据库.mp4
* 68 详解AI大语言模型自主操控知识图谱数据库.mp4
* 69 llm_graph_builder知识图生成器应用程序详解.mp4
课程目录
课程目录53 集
- Langchain大模型AI应用实战开发-资料
- | ├──01-Langchain
- | | ├──db
- | | ├──html
- | | ├──js
- | | ├──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
- 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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