大家好，我是小锋老师，最近更新《2027版 基于LangChain的RAG与Agent智能体 开发视频教程》专辑，感谢大家支持。

本课程主要介绍和讲解RAG，LangChain简介，接入通义千万大模型，Ollama简介以及安装和使用，OpenAI库介绍和使用，以及最重要的基于LangChain实现RAG与Agent智能体开发技术。

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基于LangChain的RAG与Agent智能体开发 - LangChain简介

LangChain 是一个开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLM）的应用开发。它提供了一套模块化的工具和组件，帮助开发者将LLM与外部数据源、API、计算工具等结合起来，构建更强大、更复杂的应用程序。

LangChain官网：

https://www.langchain.com/

LangChain官方文档：

https://docs.langchain.com/oss/javascript/langchain/overview

LangGraph 是一个用于构建复杂、有状态智能体（Agent）应用的编排框架。如果说 LangChain 提供了构建 LLM 应用的各种“乐高积木块”，那么 LangGraph 则提供了一个强大的“乐高底板”，让你能以图（Graph）** 的形式，设计和控制这些积木块之间灵活、复杂的流转逻辑，特别适合构建需要多步骤决策、循环和记忆的 AI 智能体。

核心思想

LangChain 的核心思想是将LLM作为“推理引擎”，并与外部世界连接，从而实现传统语言模型难以单独完成的任务，例如：

• 访问实时数据

• 执行计算

• 与外部系统交互

• 保持对话记忆

主要模块

LangChain 由多个模块组成，每个模块负责特定的功能：

应用场景

LangChain 可广泛应用于：

• 智能问答系统：基于私有文档进行问答（RAG）

• 聊天机器人：具备长期记忆和工具调用能力

• 数据分析助手：用自然语言查询数据库、执行计算

• 自动化工作流：自动调用API、发送邮件、生成报告

• 代码生成与调试：辅助编程任务

优势

• 模块化设计：组件可插拔，易于定制和扩展。

• 丰富的集成：支持众多模型、向量数据库、工具和服务。

• 活跃社区：快速迭代，大量示例和文档。

• 生产就绪：提供监控、评估、部署等辅助功能。