1小时LangChain教程

LangChain 中文完全指南 (v1.2.10)

📖 预计阅读时长：45-60 分钟 🎯 目标：从零基础到能够独立构建 AI 应用 📦 版本：LangChain 1.2.10 + Deep Agents

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目录

1. 先导：AI 应用开发简史
2. 第一章： LangChain 是什么？
3. 第二章：核心概念详解
4. 第三章：模型层（Models）
5. 第四章：提示词模板
6. 第五章：LCEL 表达式语言
7. 第六章：记忆系统（Memory）
8. 第七章：工具系统（Tools）
9. 第八章：Agent 体系
10. 第九章：LangGraph 深入
11. 第十章：RAG 检索增强生成
12. 第十一章：生产环境实践
13. 附录

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1. 先导：AI 应用开发简史

1.1 原始时代：直接调用 API

最早的 AI 应用是这样的：

python
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 代码解读
复制代码
import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用Python实现快速排序"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

问题：

• 每 次都要手写完整的 messages 格式
• 无法保存对话历史
• 无法让 AI 使用工具（计算器、搜索等）
• 代码难以复用

1.2 LangChain 时代：组件化

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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      LangChain 的价值                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   以前（裸调用）              现在（LangChain）               │
│   ┌─────────┐               ┌─────────────────────┐        │
│   │  直接   │               │  Prompt Template   │        │
│   │  调API  │  ───────►    │         │           │        │
│   └─────────┘               │         ▼           │        │
│                            │      LLM             │        │
│                            │         │           │        │
│                            │         ▼           │        │
│                            │    Output Parser    │        │
│                            │         │           │        │
│                            │         ▼           │        │
│                            │      Chain          │        │
│                            │         │           │        │
│                            │         ▼           │        │
│                            │      Agent          │        │
│                            └─────────────────────┘        │
│                                                              │
│   优势：                                                     │
│   ✓ 组件可复用                                               │
│   ✓ 天然支持 Memory                                         │
│   ✓ 轻松绑定 Tools                                          │
│   ✓ 管道式调用，代码简洁                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

1.3 当前格局：LangChain → Deep Agents → LangGraph

scss
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 代码解读
复制代码
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         LangChain 生态全景图                           │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                      │
│                           ┌─────────────────┐                         │
│                           │   Deep Agents   │  ⭐ 官方推荐           │
│                           │  (开箱即用型)    │                       │
│                           └────────┬────────┘                         │
│                                    │                                  │
│              ┌─────────────────────┼─────────────────────┐           │
│              ▼                     ▼                     ▼           │
│   ┌──────────────────┐   ┌──────────────────┐   ┌────────────────┐ │
│   │   LangChain      │   │     LangGraph    │   │    LangSmith   │ │
│   │   Agent          │   │   (编排框架)       │   │   (监控调试)    │ │
│   │  (简单场景)      │   │  (复杂场景)        │   │                │ │
│   └────────┬─────────┘   └────────┬─────────┘   └────────────────┘ │
│            │                       │                                  │
│            └───────────┬───────────┘                                  │
│                        ▼                                              │
│              ┌─────────────────┐                                      │
│              │   langchain-core │  ← 核心基础库                       │
│              │   (所有组件的基座) │                                     │
│              └─────────────────┘                                      │
│                                                                      │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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第一章：LangChain 是什么？

1.1 一句话定义

LangChain = AI 应用的"乐高积木"

它把 AI 应用开发中常用的功能拆成一个个标准组件，你只需要像搭积木一样把它们拼起来。

1.2 官方定义

LangChain is an open source framework with a pre-built agent architecture and integrations for any model or tool — so you can build agents that adapt as fast as the ecosystem evolves.

翻译：LangChain 是一个开源框架，提供预置的 Agent 架构和任意模型/工具的集成，让你能构建适应能力像生态进化一样快的 Agent。

1.3 为什么用 LangChain？

能力	没有 LangChain	有 LangChain
模型切换	每换一个模型改一堆代码	换一个字符串就行
对话历史	自己存、自己拼接	自动 Memory
工具调用	手动写 API 调用逻辑	装饰器 @tool 搞定
复杂流程	嵌套 if-else	LangGraph 可视化
调试	print 大法	LangSmith 全链路追踪

1.4 安装与环境

bash
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 代码解读
复制代码
# 基础安装
pip install -U langchain

# 推荐：安装 Anthropic 集成（Claude 模型效果好）
pip install -U "langchain[anthropic]"

# 或 OpenAI
pip install -U langchain-openai

# 检查版本
python -c "import langchain; print(langchain.__version__)"
# 输出: 1.2.10

Python 版本：必须 3.10+

python
 体验AI代码助手
 代码解读
复制代码
# 配置 API Key
import os

# OpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

# Anthropic (Claude)
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "sk-ant-..."

# 调试模式（可选）
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANCHAIN_TRACING_V2"] = "true"

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第二章：核心概念详解

2.1 六大核心概念

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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        LangChain 核心概念                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                      │
│  ┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐        │
│  │  Model  │    │ Prompt  │    │  Chain  │    │  Tool   │        │
│  │   🤖    │    │   📝    │    │   🔗    │    │   🔧    │        │
│  │ 大脑/推理│    │ 模板/格式│    │ 流水线  │    │ 能力扩展│        │
│  └────┬────┘    └────┬────┘    └────┬────┘    └────┬────┘        │
│       │               │               │               │              │
│       └───────────────┴───────┬───────┴───────────────┘              │
│                               ▼                                      │
│                      ┌────────────────┐                               │
│                      │     Agent      │  ⭐ 核心概念                   │
│                      │      🧠       │                               │
│                      │ 自主决策+工具  │                               │
│                      └────────┬───────┘                               │
│                               │                                      │
│                               ▼                                      │
│                      ┌────────────────┐                               │
│                      │    Memory      │                               │
│                      │      💾       │                               │
│                      │ 对话历史/状态  │                               │
│                      └────────────────┘                               │
│                                                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 概念详解

Model（大语言模型）

AI 的"大脑"，负责理解和生成文本。

python
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 代码解读
复制代码
# 方式一：初始化模型
from langchain.chat_models import init_chat_model
llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini", temperature=0.7)

# 方式二：直接创建 Agent 时指定（更简洁）
agent = create_agent(model="gpt-4o-mini", tools=[...])

Prompt（提示词模板）

告诉 AI 怎么回答的"模板"，类似填空题：

less
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────┐
│        Prompt Template 结构          │
├─────────────────────────────────────┤
│                                      │
│  System: 你是一个[角色]               │
│           擅长[领域]                  │
│           回答风格是[风格]            │
│                                      │
│  Human: {input}                     │
│                                      │
│  [placeholder]: {history}           │
│                                      │
└─────────────────────────────────────┘

Chain（链）

把多个组件"串"起来，像生产线：

markdown
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 代码解读
复制代码
输入 → Prompt → LLM → Output Parser → 输出
  │        │       │         │
  └────────┴───────┴─────────┘
           用 | 管道符连接

Tool（工具）

让 AI 能执行特定操作：

• 搜索互联网
• 执行代码
• 读写文件
• 调用 API

Agent（代理）

最强大的概念：不只是执行固定流程，而是能自主思考：

• 分析用户意图
• 决定使用哪些工具
• 按需调用工具
• 根据结果调整下一步

arduino
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Agent 工作流程                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   用户问题                                                     │
│      │                                                        │
│      ▼                                                        │
│   ┌──────────────────┐                                        │
│   │   LLM 分析意图   │  ◄── "用户想要什么？"                   │
│   └────────┬─────────┘                                        │
│            │                                                   │
│            ▼                                                   │
│   ┌──────────────────┐                                        │
│   │  需要调用工具？  │  ◄── "我需要计算器/搜索？"               │
│   └────────┬─────────┘                                        │
 │          │                    │                           │
 │    是 ▼  │              否 ▼  │                           │
 │    ┌─────┴────┐         ┌────┴─────┐                      │
 │    │ 执行工具  │         │ 直接回答  │                      │
 │    └─────┬────┘         └──────────┘                      │
 │          │                                                   │
 │          ▼                                                   │
 │   ┌──────────────────┐                                        │
 │   │ LLM 根据结果    │  ◄── "工具返回了结果，我可以回答了"    │
 │   │ 生成最终回答    │                                        │
 │   └────────┬─────────┘                                        │
 │            │                                                   │
 │            ▼                                                   │
 │      最终回答                                                 │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Memory（记忆）

让 AI 记住对话历史：

• 短期记忆：当前对话
• 长期记忆：跨会话持久化

---

第三章：模型层（Models）

3.1 init_chat_model 详解

新版本统一用 init_chat_model 初始化模型：

python
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 代码解读
复制代码
from langchain.chat_models import init_chat_model

# 基本用法
llm = init_chat_model(
    model="gpt-4o-mini",      # 模型名称
    temperature=0.7,          # 创造性 0-2
    max_tokens=1000,           # 最大输出 tokens
    streaming=True,           # 是否支持流式
)

3.2 支持的模型

python
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 代码解读
复制代码
# OpenAI 模型
llm = init_chat_model(model="gpt-4o")           # 最新旗舰
llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")       # 便宜快速
llm = init_chat_model(model="gpt-3.5-turbo")     # 老牌

# Anthropic 模型
llm = init_chat_model(model="claude-sonnet-4-6-20251902")
llm = init_chat_model(model="claude-3-5-sonnet-20240620")

# Google 模型
llm = init_chat_model(model="gemini-2.0-flash")

# 本地模型
llm = init_chat_model(model="llama3", model_provider="ollama")

3.3 调用方式

python
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 代码解读
复制代码
# 1. 普通调用
response = llm.invoke("你好")
print(response.content)

# 2. 流式调用（实时显示）
for chunk in llm.stream("讲个故事"):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

# 3. 批量调用
responses = llm.batch(["你好", "今天怎么样", "晚安"])

3.4 模型响应结构

python
 体验AI代码助手
 代码解读
复制代码
response = llm.invoke("你好")

# AIMessage 对象
print(type(response))
# <class 'langchain_core.messages.AIMessage'>

# 常用属性
print(response.content)           # 文本内容
print(response.response_metadata)  # 响应元数据（token 用量等）
print(response.tool_calls)         # 工具调用列表
print(response.id)                 # 消息 ID

---

第四章：提示词模板

4.1 为什么需要模板？

痛点场景：

python
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# ❌ 不好：每次手动拼接
user_input = "北京天气"
system_prompt = "你是一个天气助手"
full_prompt = f"{system_prompt}，请告诉我{user_input}的天气"

python
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# ✅ 好：使用模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("你是一个天气助手，请告诉我{city}的天气")
formatted = prompt.invoke({"city": "北京"})
# 自动拼接，易于维护和复用

4.2 ChatPromptTemplate 详解

基础用法

python
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 方式一：从字符串模板创建
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("翻译成中文：{text}")

# 方式二：从消息列表创建（更灵活）
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个{role}，擅长{skill}"),
    ("human", "{question}")
])

# 使用
result = prompt.invoke({
    "role": "翻译官",
    "skill": "中英互译",
    "question": "Hello world"
})
print(result.to_messages())

输出：

css
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[SystemMessage(content='你是一个翻译官，擅长中英互译'), HumanMessage(content='Hello world')]

消息类型

arduino
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    消息类型说明                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ("system", "系统提示")     │ 设置 AI 的身份和行为规则       │
│  ──────────────────────────┼────────────────────────────   │
│  ("human", "用户问题")      │ 用户说的话                    │
│  ──────────────────────────┼────────────────────────────   │
│  ("ai", "AI回复")           │ 可以预设 AI 的回复            │
│  ──────────────────────────┼────────────────────────────   │
│  ("tool", "工具结果")       │ 工具返回的内容                │
│  ──────────────────────────┼────────────────────────────   │
│  MessagesPlaceholder(...)   │ 动态插入消息列表              │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

MessagesPlaceholder（动态消息）

用于 Memory 等动态内容：

python
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from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个有帮助的助手"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="history"),  # ← 动态插入
    ("human", "{input}")
])

# 使用
history = [
    ("human", "我叫小明"),
    ("ai", "你好小明，很高兴认识你！")
]

result = prompt.invoke({
    "history": history,
    "input": "你还记得我叫什么吗？"
})

4.3 完整示例：多语言翻译助手

python
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# 1. 创建翻译模板
translate_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """你是一个专业翻译助手。
    
翻译原则：
- 保持原文风格
- 意译优先于直译
- 符合目标语言习惯"""),
    ("human", """请将以下{source_lang}翻译成{target_lang}：

{text}""")
])

# 2. 创建链
llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
translator = translate_prompt | llm | StrOutputParser()

# 3. 使用
result = translator.invoke({
    "source_lang": "英文",
    "target_lang": "中文",
    "text": "The early bird catches the worm."
})
print(result)
# 早起的鸟儿有虫吃。

4.4 Few-shot Prompting（示例提示）

给 AI 举例子，效果更好：

python
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from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template("""
下面是对话摘要示例：

原文：小明说"你好"，AI回复"你好，很高兴见到你"
摘要：小明和AI互相打招呼

原文：{input}
摘要：
""")

llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")
chain = prompt | llm

result = chain.invoke({"input": "用户问今天天气，AI说晴天"})
print(result.content)

---

第五章：LCEL 表达式语言

5.1 什么是 LCEL？

LCEL (LangChain Expression Language) = 管道操作符 |

它的思想来自 Unix 管道：每个程序做好一件事，结果传给下一个。

python
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# Unix 管道
cat file.txt | grep "error" | sort

# LCEL 管道
prompt | llm | parser
#        │      │
#        │      └─ 解析输出
#        └──────── LLM 处理

5.2 基础管道

python
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# 标准三段式
chain = (
    ChatPromptTemplate.from_template("用一句话解释{topic}")
    | init_chat_model(model="gpt-4o-mini")
    | StrOutputParser()
)

result = chain.invoke({"topic": "量子计算"})

css
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     管道数据流向                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  {"topic": "量子计算"}                                       │
│           │                                                  │
│           ▼                                                  │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                   │
│  │ ChatPromptTemplate                  │                   │
│  │ 输入: {"topic": "量子计算"}           │                   │
│  │ 输出: ChatPromptValue(... "用一句...") │                  │
│  └──────────────────┬──────────────────┘                   │
│                     │                                         │
│                     ▼                                         │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                   │
│  │ init_chat_model                     │                   │
│  │ 输入: ChatPromptValue                │                   │
│  │ 输出: AIMessage("量子计算是一种...")   │                   │
│  └──────────────────┬──────────────────┘                   │
│                     │                                         │
│                     ▼                                         │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                   │
│  │ StrOutputParser                     │                   │
│  │ 输入: AIMessage                     │                   │
│  │ 输出: "量子计算是一种..." (纯文本)    │                   │
│  └─────────────────────────────────────┘                   │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

5.3 组件类型

LCEL 支持的组件：

类型	说明	示例
Runnable	可运行对象	LLM, Prompt, Parser
Function	普通函数	lambda x: x.upper()
RunnableLambda	包装函数	RunnableLambda(func)

python
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from langchain_core.runnables import RunnableLambda

# 添加自定义处理
chain = (
    ChatPromptTemplate.from_template("解释{word}")
    | init_chat_model(model="gpt-4o-mini")
    | StrOutputParser()
    | RunnableLambda(lambda x: f"【回答】{x}")  # 后处理
)

5.4 并行处理

python
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from langchain_core.runnables import RunnableParallel

# 并行执行多个任务
parallel_chain = RunnableParallel(
    translation=translate_prompt | llm | StrOutputParser(),
    summary=summarize_prompt | llm | StrOutputParser()
)

result = parallel_chain.invoke({
    "text": "人工智能正在改变世界"
})
# result = {"translation": "...", "summary": "..."}

5.5 条件分支

python
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from langchain_core.runnables import RunnableBranch

# 根据输入条件选择不同的处理路径
chain = RunnableBranch(
    (lambda x: "翻译" in x.get("task", ""), translate_chain),
    (lambda x: "总结" in x.get("task", ""), summarize_chain),
    default_chain  # 默认
)

5.6 配置与上下文

python
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# 添加配置
chain = prompt | llm

# 运行时传递配置
result = chain.invoke(
    {"question": "你好"},
    config={"configurable": {"session_id": "user123"}}
)

---

第六章：记忆系统（Memory）

6.1 为什么需要 Memory？

yaml
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              无 Memory vs 有 Memory                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  无 Memory:                    有 Memory:                    │
│  ┌─────────┐                   ┌─────────┐                   │
│  │ 用户:你好 │                   │ 用户:你好 │                   │
│  │ AI:你好  │                   │ AI:你好  │                   │
│  └─────────┘                   └─────────┘                   │
│       │                             │                        │
│       ▼                             ▼                        │
│  ┌─────────┐                   ┌─────────┐                   │
│  │ 用户:我叫 │                   │ 用户:我叫小明 │              │
│  │ AI:好的 │                   │ AI:你好小明│                  │
│  └─────────┘                   └─────────┘                   │
│                                    │                          │
│                                    ▼                          │
│  ┌─────────┐                   ┌─────────┐                   │
│  │ 用户:你还记得│                 │ 用户:你还记得│              │
│  │ 我叫什么？ │                   │ 我叫什么？ │                 │
│  │ AI:抱歉 │  ◄── 不记得！       │ AI:你叫小明│  ◄── 记得！    │
│  └─────────┘                   └─────────┘                   │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

6.2 聊天消息历史

python
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from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory

# 创建内存存储
history = InMemoryChatMessageHistory()

# 添加消息
history.add_user_message("你好，我叫小明")
history.add_ai_message("你好小明，很高兴认识你！")

# 查看历史
for msg in history.messages:
    print(f"{msg.type}: {msg.content}")

6.3 RunnableWithMessageHistory

把 Memory 接入 LCEL 链：

python
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain.chat_models import init_chat_model

# 1. 创建基础链
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个有帮助的助手"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
    ("human", "{input}")
])

llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")
chain = prompt | llm

# 2. 添加记忆
history = ChatMessageHistory()
chat_with_memory = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: history,
    input_messages_key="input",
    history_messages_key="history"
)

# 3. 使用
config = {"configurable": {"session_id": "user123"}}

# 第一轮
r1 = chat_with_memory.invoke({"input": "你好，我叫小明"}, config)
print(r1.content)

# 第二轮
r2 = chat_with_memory.invoke({"input": "你还记得我叫什么吗？"}, config)
print(r2.content)

6.4 持久化存储

python
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# SQLite 存储
from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory

history = SQLChatMessageHistory(
    session_id="user123",
    connection_string="sqlite:///chat_history.db"
)

# Redis 存储（生产环境推荐）
from langchain_community.chat_message_histories import RedisChatMessageHistory

history = RedisChatMessageHistory(
    session_id="user123",
    url="redis://localhost:6379"
)

6.5 Memory 类型对比

类型	存储	适用场景
InMemoryChatMessageHistory	内存	开发/测试
SQLChatMessageHistory	SQLite	简单生产
RedisChatMessageHistory	Redis	高并发生产
DynamoDBChatMessageHistory	AWS DynamoDB	AWS 环境

---

第七章：工具系统（Tools）

7.1 什么是 Tool？

Tool = 让 AI 具备"执行力"。

没有 Tool 的 AI 只能"纸上谈兵"，有了 Tool 就能实际操作：

javascript
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Tool 能力图谱                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   Tool                                                      │
│   ├── 🌐 搜索工具                                           │
│   │    ├── Tavily, DuckDuckGo, Google                       │
│   │    └── 获取实时信息                                     │
│   ├── 💻 代码执行                                           │
│   │    ├── Python REPL, Shell                               │
│   │    └── 执行计算、分析数据                                │
│   ├── 📊 数据处理                                           │
│   │    ├── CSV, JSON, SQL                                   │
│   │    └── 文件读写、数据分析                                │
│   ├── 🔌 API 调用                                           │
│   │    ├── HTTP 请求                                        │
│   │    └── 第三方服务集成                                    │
│   └── 📁 向量搜索                                            │
│        ├── 文档检索                                          │
│        └── RAG 核心组件                                      │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

7.2 定义工具

方式一：@tool 装饰器（推荐）

python
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 代码解读
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from langchain_core.tools import tool

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取指定城市的天气
    
    Args:
        city: 城市名称，如"北京"、"上海"
    
    Returns:
        天气描述字符串
    """
    weather_data = {
        "北京": "晴天，25°C",
        "上海": "多云，28°C",
        "广州": "雨天，30°C"
    }
    return weather_data.get(city, f"{city}天气未知")

@tool
def calculate(expression: str) -> str:
    """数学计算器，支持基本运算
    
    Args:
        expression: 数学表达式，如 "2+3*4"
    
    Returns:
        计算结果
    """
    try:
        result = eval(expression)
        return str(result)
    except Exception as e:
        return f"计算错误: {e}"

方式二：StructuredTool（更灵活）

python
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 代码解读
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from langchain_core.tools import StructuredTool

def get_time() -> str:
    """获取当前时间"""
    from datetime import datetime
    return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

time_tool = StructuredTool.from_function(
    func=get_time,
    name="get_time",
    description="获取当前日期和时间"
)

7.3 工具的组成

python
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Tool 结构详解                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   @tool                                                     │
│   def get_weather(city: str) -> str:                        │
│       """获取城市天气（这是 description）                    │
│                                                              │
│       Args:                                                 │
│           city: 城市名                                      │
│                                                              │
│       Returns:                                               │
│           天气描述                                          │
│       """                                                   │
│       return "晴天"                                         │
│                                                              │
│   ├── name: "get_weather"      ← 工具名                      │
│   ├── description: "获取城市..."  ← 描述（LLM 靠它选工具）   │
│   └── args_schema              ← 参数定义                   │
│                                                              │
│   LLM 通过 description 决定何时调用这个工具！                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

7.4 绑定工具到模型

python
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 代码解读
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from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.tools import tool

@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """两个数相加"""
    return a + b

@tool  
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """两个数相乘"""
    return a * b

# 初始化模型
llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")

# 绑定工具
llm_with_tools = llm.bind_tools([add, multiply])

# 调用
response = llm_with_tools.invoke("计算 3 乘以 5")

# 查看是否有工具调用
if response.tool_calls:
    print("需要调用工具:")
    for call in response.tool_calls:
        print(f"  - {call['name']}: {call['args']}")

7.5 工具调用流程

csharp
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Tool Calling 完整流程                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  1. 用户问题                                                  │
│     "北京天气怎么样？顺便帮我算一下 2+3"                        │
│            │                                                │
│            ▼                                                │
│  2. LLM 分析                                                 │
│     ├── 需要调用 get_weather(city="北京")                     │
│     └── 需要调用 add(a=2, b=3)                               │
│            │                                                │
│            ▼                                                │
│  3. 执行工具（自动或手动）                                     │
│     ├── get_weather 返回: "晴天，25°C"                        │
│     └── add 返回: 5                                         │
│            │                                                │
│            ▼                                                │
│  4. 把工具结果返回给 LLM                                     │
│     ┌────────────────────────────────────────┐              │
│     │ ToolMessage: "北京晴天，25°C"          │              │
│     │ ToolMessage: "5"                       │              │
│     └────────────────────────────────────────┘              │
│            │                                                │
│            ▼                                                │
│  5. LLM 生成最终回答                                         │
│     "北京今天晴天，25°C。2+3=5"                               │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

7.6 内置工具

LangChain 提供了大量内置工具：

python
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 代码解读
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# 搜索工具
from langchain_community.tools import TavilySearchResults

search = TavilySearchResults(max_results=2)
result = search.invoke("LangChain 是什么")

# 文件操作
from langchain_community.tools import FileManagementTools

# Python REPL
from langchain_experimental.tools import PythonREPLTool

---

第八章：Agent 体系

8.1 Agent vs Chain

scss
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 代码解读
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Chain vs Agent                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  Chain (固定流程):                                           │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐                │
│  │  输入 → Prompt → LLM → Parser → 输出    │                │
│  └─────────────────────────────────────────┘                │
│  特点：线性执行，步骤固定                                      │
│                                                              │
│  Agent (智能决策):                                           │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐                │
│  │         ┌─────────────┐                  │                │
│  │    ┌───►│  LLM 思考   │                  │                │
│  │    │    └──────┬──────┘                  │                │
│  │    │           │                         │                │
│  │    │    ┌──────▼──────┐                  │                │
│  │    │    │ 需要工具？  │                  │                │
│  │    │    └──────┬──────┘                  │                │
│  │    │      │         │                    │                │
│  │    │   是 ▼      ▼ 否                   │                │
│  │    │  ┌────┐  ┌────────┐                │                │
│  │    │  │工具│  │生成回答 │                │                │
│  │    │  └──┬─┘  └────────┘                │                │
│  │    │     │                               │                │
│  │    └─────┴─────────────────► 输出        │                │
│  └─────────────────────────────────────────┘                │
│  特点：自主决策，循环执行，按需调用工具                         │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

8.2 Deep Agents（官方推荐⭐）

官方现在主推 Deep Agents，开箱即用：

python
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 代码解读
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from langchain.agents import create_agent
from langchain_core.tools import tool

# 定义工具
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取城市天气"""
    return f"{city}今天晴天，25度"

@tool
def get_time() -> str:
    """获取当前时间"""
    from datetime import datetime
    return datetime.now().strftime("%H:%M:%S")

# 创建 Agent（超级简单！）
agent = create_agent(
    model="claude-sonnet-4-6",  # 直接指定模型
    tools=[get_weather, get_time],
    system_prompt="你是一个乐于助人的助手，善于使用工具解决问题"
)

# 使用
result = agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "现在几点了？北京天气如何？"}]
})

print(result["messages"][-1].content)

Deep Agents 特性：

特性	说明
🔄 自动压缩长对话	不再受 128K 上下文限制
📁 虚拟文件系统	可以读写文件
👥 子 Agent 调度	自动拆分复杂任务
💾 持久化	内置 checkpoint
🎯 开箱即用	几行代码搞定

8.3 带记忆的 Agent

python
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 代码解读
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from langchain.agents import create_agent
from langchain_core.tools import tool
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    return f"{city}晴天"

# 添加记忆
checkpointer = InMemorySaver()

agent = create_agent(
    model="gpt-4o-mini",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="你是天气助手",
    checkpointer=checkpointer  # 开启持久化
)

config = {"configurable": {"thread_id": "user1"}}

# 多轮对话
agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "北京天气"}]}, config)
agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "上海呢？"}]}, config)
# Agent 会记得之前问过北京

8.4 自定义 Agent

python
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 代码解读
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from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents import AgentExecutor
from langchain_core.tools import tool
from pydantic import BaseModel

# 定义输出格式
class WeatherResponse(BaseModel):
    city: str
    weather: str
    suggestion: str

# 自定义 Agent
agent = create_agent(
    model="claude-sonnet-4-6",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="你是天气预报员，回答要包含建议",
    response_format=WeatherResponse  # 强制结构化输出
)

result = agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "北京天气怎么样？"}]
})

8.5 Tool Calling Agent 原理

vbnet
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               Tool Calling Agent 完整流程                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   Step 1: 用户输入                                            │
│   ┌─────────────────────────────────────┐                  │
│   │ "帮我查北京天气，然后告诉我要不要带伞"  │                  │
│   └─────────────────────────────────────┘                  │
│                    │                                         │
│                    ▼                                         │
│   Step 2: LLM 分析意图                                       │
│   ┌─────────────────────────────────────┐                  │
│   │ Tool Calls:                         │                  │
│   │   - get_weather(city="北京")        │                  │
│   └─────────────────────────────────────┘                  │
│                    │                                         │
│                    ▼                                         │
│   Step 3: AgentExecutor 执行工具                              │
│   ┌─────────────────────────────────────┐                  │
│   │ ToolMessage: "北京晴天，25度"        │                  │
│   └─────────────────────────────────────┘                  │
│                    │                                         │
│                    ▼                                         │
│   Step 4: 再次调用 LLM                                       │
│   ┌─────────────────────────────────────┐                  │
│   │ "北京今天晴天，25度。天气很好，不需   │                  │
│   │ 要带伞，记得带墨镜防晒！"              │                  │
│   └─────────────────────────────────────┘                  │
│                    │                                         │
│                    ▼                                         │
│   Step 5: 返回最终结果                                        │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

第九章：LangGraph 深入

9.1 什么时候用 LangGraph？

css
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    选择决策树                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  你需要构建什么？                                             │
│         │                                                    │
│         ▼                                                    │
│  ┌──────────────────┐                                        │
│  │ 简单 Q&A 或翻译   │ ──► LangChain LCEL                   │
│  └────────┬─────────┘                                        │
│           │                                                   │
│           ▼                                                   │
│  ┌──────────────────┐                                        │
│  │ 需要工具调用的    │ ──► Deep Agents ⭐                    │
│  │ 自动化 Agent      │                                        │
│  └────────┬─────────┘                                        │
│           │                                                   │
│           ▼                                                   │
│  ┌──────────────────┐                                        │
│  │ 复杂工作流？       │                                        │
│  │ - 多步骤审批       │ ──► LangGraph                        │
│  │ - 条件分支        │                                        │
│  │ - 循环处理        │                                        │
│  │ - 状态机          │                                        │
│  └──────────────────┘                                        │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

9.2 LangGraph 核心概念

scss
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    LangGraph 核心概念                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  1. State (状态)                                             │
│     ┌─────────────────────────────────────┐                 │
│     │ {"messages": [...], "result": ""}  │                 │
│     │ 贯穿整个图的数据流                   │                 │
│     └─────────────────────────────────────┘                 │
│                                                              │
│  2. Node (节点)                                              │
│     ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐                          │
│     │ node1 │ │ node2 │ │ node3 │  ← 一个函数                │
│     └───────┘ └───────┘ └───────┘                          │
│                                                              │
│  3. Edge (边)                                                │
│     ┌───┐    ┌───┐    ┌───┐                                │
│     │ A │───►│ B │───►│ C │  ← 数据流向                    │
│     └───┘    └───┘    └───┘                                │
│                                                              │
│  4. Conditional Edge (条件边)                               │
│     ┌───┐                                                   │
│     │ A │───► B (条件1)                                      │
│     │   │───► C (条件2)                                      │
│     └───┘                                                   │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

9.3 简单示例：计算器 Agent

python
 体验AI代码助手
 代码解读
复制代码
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.tools import tool
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from typing import TypedDict, Annotated
import operator

# 1. 定义工具
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    return a * b

tools = {"add": add, "multiply": multiply}

# 2. 定义状态
class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, operator.add]
    final_result: str

# 3. 创建模型
llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")
llm_with_tools = llm.bind_tools(list(tools.values()))

# 4. 定义节点
def llm_node(state: AgentState):
    """LLM 决定是否调用工具"""
    response = llm_with_tools.invoke(state["messages"])
    return {"messages": [response]}

def tool_node(state: AgentState):
    """执行工具"""
    last_msg = state["messages"][-1]
    results = []
    
    for call in last_msg.tool_calls:
        tool = tools[call["name"]]
        result = tool.invoke(call["args"])
        results.append(f"{call['name']}: {result}")
    
    return {"final_result": "\n".join(results)}

# 5. 判断是否继续
def should_continue(state: AgentState):
    """如果 LLM 调用了工具，就继续；否则结束"""
    if state["messages"][-1].tool_calls:
        return "tool_node"
    return END

# 6. 构建图
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("llm_node", llm_node)
graph.add_node("tool_node", tool_node)

graph.add_edge(START, "llm_node")
graph.add_conditional_edges("llm_node", should_continue, ["tool_node", END])
graph.add_edge("tool_node", "llm_node")

# 7. 编译
agent = graph.compile()

# 8. 运行
result = agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "计算 5 * 3"}]
})

print(result["messages"][-1].content)

9.4 状态管理

python
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 代码解读
复制代码
# 持久化 checkpoint
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver

# SQLite 持久化
checkpointer = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")

agent = graph.compile(checkpointer=checkpointer)

# 后续可以恢复状态
config = {"configurable": {"thread_id": "user123"}}
result = agent.invoke({"messages": [...]}, config=config)

9.5 条件分支示例

python
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 代码解读
复制代码
# 根据 LLM 输出决定流程
def route_based_on_intent(state: AgentState) -> str:
    last_message = state["messages"][-1].content.lower()
    
    if "weather" in last_message:
        return "weather_node"
    elif "news" in last_message:
        return "news_node"
    else:
        return "general_node"

graph.add_conditional_edges(
    "llm_node",
    route_based_on_intent,
    {"weather_node": "...", "news_node": "...", "general_node": "..."}
)

---

第十章：RAG 检索增强生成

10.1 什么是 RAG？

https://www.hellocq.net/forum/u.php?uid=467463 https://www.hellocq.net/forum/u.php?uid=467464 https://yuanzhuo.bnu.edu.cn/user/923073fd820cd15a12a9fbb84b15804dc06e605e/about https://yuanzhuo.bnu.edu.cn/user/0b27b091681af1fe548818c9650e0229bf501a4a/about https://www.fc1687.com/user/10386c357129cc9f3db2ef05a4cbe6fe0891109e/about https://www.yxtown.com/user/027dc881230a37090135da8dd3a06c7391e0e870/about

yaml
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 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      RAG 工作流程                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  传统 LLM:                                                   │
│  ┌─────────┐      ┌──────┐      ┌─────────┐                │
│  │ 用户问题 │ ──►  │ LLM  │ ──►  │ 生成回答 │                │
│  └─────────┘      └──────┘      └─────────┘                │
│                          │                                   │
│                    知识有限，可能                           │
│                    产生"幻觉"                               │
│                                                              │
│  RAG:                                                       │
│  ┌─────────┐      ┌───────┐      ┌─────────┐               │
│  │ 用户问题 │ ──►  │检索器 │ ──►  │ 找到相关 │               │
│  └─────────┘      └───────┘      │ 文档    │               │
│                                  └────┬────┘               │
│                                       │                      │
│                                       ▼                      │
│                                  ┌─────────┐                │
│                                  │ LLM +   │                │
│                                  │ 文档    │                │
│                                  └────┬────┘                │
│                                       │                      │
│                                       ▼                      │
│                                  ┌─────────┐                │
│                                  │ 生成回答 │                │
│                                  │ (基于   │                │
│                                  │ 事实)   │                │
│                                  └─────────┘                │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

RAG 的价值：

• 📚 让 AI 知道最新信息
• 🎯 减少"幻觉"
• 🔒 可以使用私有数据
• 📝 引用来源可追溯

10.2 RAG 核心组件

 体验AI代码助手
 代码解读
复制代码
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      RAG 组件图                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   文档 ──► 加载器 ──► 分割器 ──► 向量存储 ◄── 嵌入模型       │
│                          │                                  │
│                          ▼                                  │
│                      检索器 ◄── 用户问题                      │
│                          │                                  │
│                          ▼                                  │
│                      问答链 ◄── LLM                         │
│                          │                                  │
│                          ▼                                  │
│                      最终答案                                 │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

10.3 完整 RAG 示例

python
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 代码解读
复制代码
from langchain_core.documents import Document
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain.chains import create_retrieval_chain

# ============ 第一步：准备文档 ============
docs = [
    Document(
        page_content="""
        LangChain 是一个用于构建 AI 应用的框架。它于 2023 年发布，
        迅速成为最流行的 LLM 应用开发工具之一。
        """,
        metadata={"source": "langchain_intro", "page": 1}
    ),
    Document(
        page_content="""
        LangChain 的核心概念包括：
        1. Models - 各种 LLM 的统一接口
        2. Prompts - 提示词模板
        3. Chains - 将多个组件串联
        4. Agents - 自主决策系统
        5. Memory - 对话历史管理
        """,
        metadata={"source": "concepts", "page": 1}
    ),
    Document(
        page_content="""
        Deep Agents 是 LangChain 官方推荐的构建方式，
        它内置了长对话压缩、虚拟文件系统等生产级功能。
        """,
        metadata={"source": "deep_agents", "page": 1}
    )
]

# ============ 第二步：文档分割 ============
splitter = CharacterTextSplitter(
    chunk_size=200,      # 每个块的大小
    chunk_overlap=20,    # 块之间重叠
    separator="\n"        # 分割符
)
split_docs = splitter.split_documents(docs)

# ============ 第三步：创建向量存储 ============
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(split_docs, embeddings)

# 第四步：创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="similarity",  # 相似度搜索
    search_kwargs={"k": 2}     # 返回前2个结果
)

# ============ 第五步：创建问答链 ============
# 5.1 文档处理链
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""基于以下文档回答问题。
如果文档中没有相关信息，请说明"文档中没有提供相关信息"。

文档:
{context}

问题: {input}""")

llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")
doc_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)

# 5.2 检索+问答链
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, doc_chain)

# ============ 第六步：查询 ============
result = retrieval_chain.invoke({
    "input": "LangChain 的核心概念有哪些？"
})

print("答案:", result["answer"])
print("\n来源:")
for doc in result["context"]:
    print(f"  - {doc.metadata['source']}")

10.4 向量数据库选择

数据库	特点	适用场景
FAISS	Facebook 出品，本地快速	中小规模
Pinecone	云服务，易扩展	生产环境
Weaviate	开源，多模态	需要开源方案
Milvus	国产，大规模	大规模数据
Chroma	轻量，易上手	快速原型

10.5 高级 RAG 技术

python
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 代码解读
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# 1. 父文档检索
from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever

# 2. 上下文压缩
from langchain.retrievers.contextual_compression import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor

# 3. 混合搜索
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever

---

第十一章：生产环境实践

11.1 错误处理

python
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 代码解读
复制代码
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.tools import tool

@tool
def risky_operation(text: str) -> str:
    """可能失败的操作"""
    if "error" in text.lower():
        raise ValueError("检测到错误")
    return f"成功: {text}"

# 使用 try-except
llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")

try:
    result = llm.invoke("你好")
except Exception as e:
    print(f"错误类型: {type(e).__name__}")
    print(f"错误信息: {e}")

11.2 重试机制

python
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 代码解读
复制代码
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10))
def call_with_retry(prompt: str) -> str:
    llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")
    return llm.invoke(prompt).content

11.3 LangSmith 监控

bash
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# 安装
pip install langchain langsmith

# 设置环境变量
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=your_api_key

python
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 代码解读
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# 自动追踪所有调用
from langchain import langsmith

# 所有 LangChain 操作都会被记录到 LangSmith
chain = prompt | llm | parser
result = chain.invoke({"input": "你好"})
# 打开 https://smith.langchain.com 查看追踪

11.4 性能优化

python
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 代码解读
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# 1. 批量处理
results = chain.batch([
    {"input": "问题1"},
    {"input": "问题2"},
    {"input": "问题3"},
])

# 2. 异步调用
import asyncio
from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model(model="gpt-4o-mini")

async def main():
    tasks = [
        llm.ainvoke("问题1"),
        llm.ainvoke("问题2"),
        llm.ainvoke("问题3"),
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

# 3. 缓存
from langchain.cache import InMemoryCache
import langchain

langchain.llm_cache = InMemoryCache()

11.5 部署建议

python
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 代码解读
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# 1. 使用 LangGraph 的持久化
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver

checkpointer = SqliteSaver.from_conn_string("production.db")

# 2. 配置超时
result = agent.invoke(
    {"messages": [...]},
    config={"configurable": {"thread_id": "..."}, "timeout": 60}
)

# 3. 限流
from langchain.rate_limiters import InMemoryRateLimiter

rate_limiter = InMemoryRateLimiter(
    requests_per_second=10,
    bucket_size=20
)

---

附录

A. 版本迁移指南

旧版本 (0.2)	新版本 (1.x)
ChatOpenAI(model="gpt-3.5")	init_chat_model(model="gpt-4o-mini")
create_tool_calling_agent	create_agent
prompt.format(**data)	prompt.invoke(data)
LLMChain(llm, prompt)	`prompt

B. 常用 API 参考

python
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 代码解读
复制代码
# 模型
from langchain.chat_models import init_chat_model

# 提示词
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, PromptTemplate, MessagesPlaceholder

# 输出解析
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser

# 工具
from langchain_core.tools import tool, StructuredTool

# Agent
from langchain.agents import create_agent

# 记忆
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory

# LangGraph
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

# RAG
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

C. 学习资源

• 📖 官方文档
• 📖 LangChain API
• 📖 LangGraph 文档
• 🎓 LangChain Academy
• 💬 LangChain Forum

D. 快速开始代码模板

python
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 代码解读
复制代码
"""
LangChain 快速开始模板
"""
from langchain.agents import create_agent
from langchain_core.tools import tool

# 1. 定义工具
@tool
def your_tool(param: str) -> str:
    """工具描述"""
    return "结果"

# 2. 创建 Agent
agent = create_agent(
    model="gpt-4o-mini",
    tools=[your_tool],
    system_prompt="你的 Agent 提示词"
)

# 3. 使用
result = agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "你的问题"}]
})

print(result["messages"][-1].content)

---

结语

🎉 恭喜你！ 完成了 LangChain 完整学习！

你现在应该已经掌握：

• ✅ LangChain 核心概念和组件
• ✅ 提示词模板设计
• ✅ LCEL 管道表达式
• ✅ Memory 记忆系统
• ✅ Tools 工具定义
• ✅ Agent 代理开发
• ✅ LangGraph 复杂工作流
• ✅ RAG 检索增强生成
• ✅ 生产环境最佳实践

下一步推荐：

1. 动手实践：把教程代码都跑一遍
2. 构建自己的项目：可以用 Deep Agents 快速原型
3. 深入学习：LangGraph 高级特性
4. 关注 LangSmith：学会调试和监控

祝你在 AI 应用开发之路上一路顺风！🚀