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为什么选择这份资料？

核心优势

紧跟技术前沿的最新版本
• 基于LangChain 1.0
• 利用最新的create_agent API，避免陈旧教程
• 包含LangGraph运行时、中间件架构等关键特性

[红圆] 结构化的学习路线图，逐步深入
• 14个核心模块加完整项目实践
• 从Hello World开始直到构建RAG系统，覆盖从基础知识到生产级应用
• 每一模块都配备详尽README、可执行代码及实践任务

[红圆] 即装即用，提供完整代码
• 所有示例代码均可直接运行
• 内容涉及工具开发、Agent创建、内存管理以及RAG系统等多个方面
• 中文注释与UTF-8编码确保无障碍阅读

[红圆] 注重实用性，学完即能上手
• 包括文档问答系统、智能客服等实际案例
• 探讨内存管理、持久化处理、中间件等生产环境下的重要功能
• 提供API使用说明，无需成本即可启动学习

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资料内容概览

【阶段一：基础核心】（共六个模块）

✅ 第一步：Hello LangChain - 学习首次LLM调用，熟悉init_chat_model
✅ 第二步：提示模板 - 掌握15种可复用的Prompt Templates
✅ 第三步：消息系统 - 理解多轮对话背后的消息机制
✅ 第四步：自定义工具 - 开发天气查询、计算器及搜索等功能
✅ 第五步：简单Agent - 应用create_agent来建立基本的智能代理
✅ 第六步：Agent循环 - 深入探讨Agent的工作流程及其流式响应

【阶段二：进阶实用】（共八个模块）

✅ 第七步：内存基础 - 教你如何让Agent记住历史对话
✅ 第八步：上下文管理 - 学习消息剪裁与摘要生成
✅ 第九步：检查点 - 实现SQLite或Postgres中的持久化存储
✅ 第十步：中间件基础 - 了解细粒度控制的中间件结构
✅ 第十一步：结构化输出 - 使用Pydantic模型进行数据格式化
✅ 第十二步：验证与重试 - 构建有效的错误处理策略
✅ 第十三步：RAG入门 - 掌握文档加载、向量存储及信息检索的基础
✅ 第十四步：高级RAG - 进一步优化检索性能并实现混合搜索