一、LangChain基础与环境搭建

1. 技能图谱

(1) 理解LangChain v1.0架构与核心模块

(2) 配置企业级LangChain开发环境

(3) 使用langchain-core构建基础应用

(4) 调用主流LLM模型(OpenAl/DeepSeek等)

2. 模块内容

(1) 课程介绍与学习路径说明

(2) LangChain框架概述与核心价值

(3) 开发环境搭建与配置(Ollama/API密钥)

(4) langchain-core核心抽象与基础组件

(5) 模型调用与基础对话应用开发

(6) 企业案例分析:LLM应用在客户服务中的价值

(7) 当日总结与答疑

3. 动手实验项目(难度分级)

(1) 基础级(必做):环境搭建与第一个LLM应用

① 任务:配置LangChain开发环境，实现一个简单的文本生成应用

② 技术点:LangChain安装、模型初始化、基础调用

③ 验收标准:成功运行并输出"企业产品介绍"文本

(2) 进阶级(选做):多模型对比调用

① 任务:分别调用OpenAl和DeepSeek模型，比较输出差异

② 技术点:多模型配置、参数调优、输出对比

③ 验收标准:生成对比报告，分析不同模型特点

二、核心组件深入与实战

1. 技能图谱

(1) 设计高效的提示模板与输出解析器

(2) 构建与优化链式工作流

(3) 实现对话记忆与上下文管理

(4) 开发基于RAG的知识库问答系统

(5) 创建简单的智能代理与工具调用

2. 模块内容

(1) 昨日内容回顾与答疑

(2) 提示工程(Prompts)与输出解析器

(3) 链(Chains)与工作流编排

(4) 记忆(Memory)机制与上下文管理

(5) 检索增强生成(RAG)全流程实现

(6) 企业案例分析:智能客服知识库系统

(7) 当日总结与答疑

3. 动手实验项目(难度分级)

(1) 基础级(必做):文档问答系统

① 任务:构建一个基于PDF文档的问答系统

② 技术点:文档加载、文本分割、向量存储、检索问答链

③ 验收标准:能够准确回答关于文档内容的问题，提供引用来源

(2) 进阶级(选做):带记忆的多轮对话机器人

① 任务:实现一个能够记住对话历史的聊天机器人

② 技术点:ConversationBufferMemory、对话链、上下文管理

③ 验收标准:机器人能够理解上下文，回答连贯且相关

(3) 挑战级(选做):简单工具调用代理

① 任务:开发一个能够调用计算器工具的智能代理

② 技术点:Tool定义、Agent创建、工具调用流程

③ 验收标准:代理能够根据问题自动调用计算器并返回正确结果

三、企业场景落地与高级应用

1. 技能图谱

(1) 使用LangGraph构建状态驱动应用

(2) 开发企业级智能客服系统

(3) 实现数据分析助手

(4) 设计自动化工作流

(5) 应用部署与监控

2. 模块内容

(1) 昨日内容回顾与答疑

(2) LangGraph状态流应用开发

(3) 企业级智能客服系统构建

(4) 数据分析助手实战开发

(5) 自动化工作流集成与部署

(6) 综合项目实战与成果展示

(7) 课程总结与后续学习路径

3. (难度分级)动手实验项目

(1) 基础级(必做):企业知识库智能问答系统

① 任务:整合前两日所学，构建一个完整的企业知识库问答系统

② 技术点:文档处理、向量存储、检索增强、对话记忆

③ 验收标准:系统能够准确回答企业知识库问题，支持多轮对话

(2) 进阶级(选做):智能数据分析助手

① 任务:开发一个能够分析CSV数据并生成报告的助手

② 技术点:Pandas工具调用、数据可视化、报告生成

③ 验收标准:能够自动分析数据，生成有见解的分析报告和图表

(3) 挑战级(选做):多智能体协作系统

① 任务:设计一个包含多个智能体的协作系统(如客服+知识库+数据分析)

② 技术点:LangGraph、多智能体通信、任务分配

③ 验收标准:智能体能够协同工作，完成复杂业务任务

四、企业场景适配

1. 智能客服场景

(1) 应用案例:产品支持智能客服

(2) 业务需求:构建一个能够回答产品相关问题的智能客服系统，减轻人工客服压力

(3) 技术方案:基于RAG的产品知识库+对话记忆+意图识别

(4) 实现步骤:

① 产品文档加载与处理(PDF/Word/HTML)

② 向量数据库构建与优化

③ 对话链与记忆机制集成

④ 意图识别与多轮对话管理

⑤ 客服工作台集成

2. 数据分析助手场景

(1) 应用案例:销售数据分析助手

(2) 业务需求:开发一个能够自动分析销售数据、生成报表的智能助手

(3) 技术方案:工具调用+数据可视化+报告生成

(4) 实现步骤:

① 数据加载与预处理

② Python工具定义与注册

③ 数据分析Agent开发

④ 可视化与报告生成

⑤ 结果展示与交互优化

3. 自动化工作流场景

(1) 应用案例:招聘流程自动化

(2) 业务需求:实现简历筛选、候选人评估、面试安排的自动化流程

(3) 技术方案:多智能体协作+工作流管理+外部系统集成

(4) 实现步骤:

① 简历解析与信息提取

② 候选人匹配度评估

③ 面试邮件自动生成与发送

④ 面试反馈收集与分析

⑤ 招聘流程状态跟踪