第一部分：入门基础

什么是 LangChain？

核心目标与适用场景

LangChain 生态概览

安装与环境配置

第一个 LangChain 应用

第二部分：核心组件详解

Models（模型层）

LLMs（大语言模型）集成

Chat Models 与 Messages 结构

自定义模型适配器

Prompts（提示工程）

PromptTemplate 基础用法

FewShotPromptTemplate

ChatPromptTemplate 与消息角色

动态变量与格式化

提示注入防护建议

Chains（链式调用）

什么是 Chain？

内置 Chains

自定义 Chain 开发

Chain 的输入/输出管理

Memory（记忆机制）

会话记忆

带窗口的记忆

向量存储记忆

自定义 Memory 类

Indexes 与 Retrieval（索引与检索）

文档加载

文本分割

向量化

向量存储

检索器（Retriever）与相似度搜索

高级检索

Agents（智能代理）

Agent 原理与工作流程

工具（Tools）注册与自定义

内置 Agent 类型

多工具协同与路由

Agent 执行日志与调试

Callbacks（回调机制）

监听 Chain/Agent/Model 的执行过程

自定义 CallbackHandler

与 LangSmith 集成进行追踪

第三部分：高级功能与集成

表达式语言（LCEL）

什么是 LCEL？

核心概念：Runnable 接口

部署 LangChain 应用为 API

创建可部署的 Chain 服务

FastAPI 集成

OpenAPI 文档与客户端生成

调试、测试与监控

跟踪运行记录（Tracing）

数据集管理与评估

性能分析与错误诊断

多模态与扩展能力

图像、音频等多模态模型集成

与外部系统集成（数据库、API、爬虫等）

第四部分：实战项目

智能客服问答系统

自动化研究助手

个人知识库聊天机器人

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