github地址：https://github.com/share-budaozhe/AI-DevelopmentCourse/tree/master/langchain-demo

  1. 项目目标

本项目通过 5 个递进的 Demo，覆盖 LangChain 框架的核心应用场景。

每个 Demo 都是可独立运行的 Python 脚本，配有详细的知识点说明、启发性问题和参考答案。

  1. 架构总览
用户输入
|
v
+---------+    +-----------+    +-----------+
| Prompt   | -> | LLM       | -> | Output    |
| Template |    | (OpenAI/  |    | Parser    |
|          |    | DeepSeek) |    |           |
+---------+    +-----------+    +-----------+
|                |
v                v
+---------+    +-----------+
| Memory  |    | Tools     |
|         |    | (Agent)   |
+---------+    +-----------+
|                |
v                v
+-----------------------------+
| Retrieval (Vector Store)    |
| Document -> Split -> Embed  |
+-----------------------------+
  1. 学习路径
阶段Demo核心知识前置要求
入门01 基础Model I/O, Prompt, Parser无
进阶02 ChainsLCEL, Runnable 组合Demo 01
进阶03 RAG文档检索、向量存储Demo 01
高级04 AgentsTools, ReAct, 自主决策Demo 01, 02
高级05 Memory对话历史、会话管理Demo 01, 02
  1. 技术栈
框架
: LangChain 1.x + LangGraph
LLM 后端
: OpenAI (GPT-4o-mini) / DeepSeek (deepseek-chat)
向量数据库
: ChromaDB
Embedding
: OpenAI text-embedding-3-small
配置管理
: python-dotenv
如何切换 LLM 后端
编辑
.env
文件:
# 使用 DeepSeek
LLM_PROVIDER=deepseek
DEEPSEEK_API_KEY=sk-你的key
# 或使用 OpenAI (默认)
LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=sk-你的key
注意: DeepSeek 目前不提供 Embedding API，因此 Demo 03 (RAG) 中的向量化仍需 OpenAI API。
  1. LangChain 学习 Demo

一套覆盖 LangChain 核心应用场景的演示代码，配有详细的知识点文档、启发性问题和参考答案。

每个 Demo 都支持 演示模式 (自动运行) 和 交互模式 (动手实验)。

项目结构
langchain-demo/
├── main.py                        # 总入口，支持 --guided / --interactive
├── requirements.txt
├── .env.example                   # 支持 OpenAI + DeepSeek
├── README.md
├── demos/
│   ├── config.py                  # 统一 LLM 配置模块
│   ├── demo_01_basics.py          # 基础 + 交互式自由提问/角色扮演/翻译
│   ├── demo_02_chains.py          # Chains + 交互式链实验台
│   ├── demo_03_rag.py             # RAG + 交互式知识库问答
│   ├── demo_04_agents.py          # Agents + 交互式智能助手
│   └── demo_05_memory.py          # Memory + 交互式多轮对话/会话切换
├── data/                          # RAG 知识文档
└── docs/                          # 学习文档
├── overview.md
├── 01_basics.md ~ 05_memory.md
├── questions/                 # 启发性问题 (40+ 题)
└── answers/                   # 参考答案
  1. 快速开始
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env   # 编辑填入 API Key
python main.py           # 菜单选择模式
  1. 使用方式

主入口 main.py

命令说明
python main.py菜单选择 (可输入 g/i/数字)
python main.py --guided演示模式: 运行全部
python main.py --guided 1 3演示模式: 运行 Demo 01, 03
python main.py --interactive 1交互模式: Demo 01 自由提问
python main.py --interactive 3交互模式: Demo 03 RAG 问答
单独运行 Demo
python demos/demo_01_basics.py   # 启动后选择 [1]演示 或 [2]交互
python demos/demo_03_rag.py      # 交互模式可自由提问知识库
每个 Demo 的交互功能

Demo交互模式功能命令
01 基础自由提问 / 角色扮演 / 翻译/qa``/role``/trans
02 Chains翻译链 / 笑话+冷知识 / 摘要 / 词汇解释 / 字数统计/trans``/joke``/summary``/explain``/count
03 RAG基于知识库的问答，显示检索来源/sources
04 Agents自由向 Agent 提问，观察工具调用过程/trace``/tools
05 Memory多轮对话，会话切换/查看历史/清除/switch``/history``/clear``/sessions

统一退出命令: /quit

  1. Demo 说明
Demo主题涉及概念
code-snippet__js 01 基础 ChatOpenAI, ChatPromptTemplate, StrOutputParser, CommaSeparatedListOutputParser, LCEL
02ChainsRunnableParallel, RunnablePassthrough, RunnableLambda, itemgetter, 管道 ``
03RAGTextLoader, RecursiveCharacterTextSplitter, Embeddings, Chroma, 检索链
04Agents@tool 装饰器, create_react_agent, ReAct 循环, 多工具协同
05MemoryRunnableWithMessageHistory, InMemoryChatMessageHistory, 多会话隔离

  1. 学习路径

    先阅读
docs/overview.md
了解整体架构
运行每个 Demo 的演示模式，观察输出
进入交互模式，动手实验
阅读对应的
docs/0X_xxx.md
理解知识点
思考
docs/questions/
中的启发性问题
对照
docs/answers/
中的参考答案检查理解

  2. 知识点

1. Chat Model (模型调用)

from
config
import
get_llm
llm = get_llm(temperature=
0.7
)
response = llm.invoke(
"用一句话介绍 Python"
)

LangChain 的 ChatOpenAI 封装了 OpenAI 兼容的 Chat Completion API。invoke() 是 LangChain 的标准调用接口，所有 Runnable 对象都支持。temperature 控制输出的随机性: 0=确定性, 1=高随机性。

2. ChatPromptTemplate (提示词模板)

template = ChatPromptTemplate.from_messages([
(
"system"
,
"你是一位{role}，请用{style}的风格回答问题。"
),
(
"human"
,
"{question}"
)
])
prompt_value = template.invoke({
"role"
:
"专家"
,
"style"
:
"简洁"
,
"question"
:
"..."
})

Prompt 模板将变量与模板分离，使得同一结构可复用。消息列表支持 system / human / ai 三种角色。

3. OutputParser (输出解析器)

from
langchain_core.output_parsers
import
StrOutputParser, CommaSeparatedListOutputParser
parser = CommaSeparatedListOutputParser()
chain = template | llm | parser
result = chain.invoke({...})
# 返回 list 而非 str

OutputParser 将模型的原始文本输出转换为结构化数据。常用的还有: JsonOutputParser, PydanticOutputParser, StructuredOutputParser。

4. LCEL 管道 (|)

chain = prompt | llm | parser

| 是 LangChain Expression Language 的管道操作符，将 Runnable 串联为一个 DAG (有向无环图)。

设计要点

  • get_llm() 自动根据 LLM_PROVIDER 环境变量选择 OpenAI 或 DeepSeek
  • 所有 Demo 在 __main__ 开头调用 check_api_key() 进行前置校验
  • print_config() 打印当前使用的后端和模型名称
  1. Demo 02 – Chains: LCEL 链式编排

目标

掌握 LCEL 的核心 Runnable 类型及其组合方式。

涉及文件

  • demo_02_chains.py

知识点

1. RunnableParallel – 并行执行

python
parallel_chain = RunnableParallel(joke=joke_chain, fact=fact_chain)
result = parallel_chain.invoke({"topic": "编程"})
# result: {"joke": "...", "fact": "..."}

多个子链共享同一输入，并行执行 (实际并行度取决于后端)。

输出是一个字典，key 为分支名。

2. RunnablePassthrough – 透传增强

python
chain = RunnablePassthrough.assign(
summary=prompt | llm | StrOutputParser()
)
result = chain.invoke({"text": "...", "style": "一句话"})
# result: {"text": "...", "style": "一句话", "summary": "新生成的字段"}

.assign() 在原字典基础上追加新字段，不修改原有字段。

非常适合 “输入 + LLM处理结果” 的模式。

3. itemgetter – 字段提取

python
chain = (
{"word": itemgetter("word"), "target_lang": itemgetter("target_lang")}
| prompt | llm | StrOutputParser()
)
result = chain.invoke({"word": "ML", "target_lang": "中文", "extra": "ignored"})

itemgetter 从输入字典中提取指定字段，忽略多余的键。

等价于 RunnableLambda(lambda d: {“word”: d[“word”]})。来自 Python 标准库 operator。

4. RunnableLambda – 自定义逻辑

python
chain = RunnableLambda(word_count) | RunnableLambda(format_output)

将任意 Python 函数包装为 Runnable，融入 LCEL 管道中。

适合处理数据转换、格式化等轻量逻辑。

设计要点

  • LCEL 的核心理念是 “一切皆 Runnable”，通过 | 自由组合
  • 数据在管道中流动的形式始终是 dict
  • RunnablePassthrough.assign() 是构建复杂链最常用的模式之一
  1. Demo 03 – RAG: 检索增强生成

目标

完整走通 RAG 的全流程，理解每个环节的作用与实现。

涉及文件

  • demo_03_rag.py
  • data/langchain_intro.txt
  • data/python_tips.txt

知识点

RAG 全流程

文档 (txt)
-> [TextLoader] 加载
-> [RecursiveCharacterTextSplitter] 切分为 chunk
-> [OpenAIEmbeddings] 向量化
-> [Chroma] 存储到向量数据库
-> [Retriever] 查询时检索 Top-K
-> [Prompt + LLM] 增强生成

1. Document Loader – 文档加载

python
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader
loader = DirectoryLoader("./data", glob="*.txt", loader_cls=TextLoader)
docs = loader.load() # 返回 List[Document]

LangChain 内置 100+ 种 Loader，支持 PDF、网页、数据库等。这里用最简单的 TextLoader。

2. Text Splitter – 文本切分

  • python
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=300, chunk_overlap=50,
separators=["\n\n", "\n", "。", " ", ""]
)
splits = splitter.split_documents(docs)

    chunk_size=300: 每个文本块最多 300 字符

  • chunk_overlap=50: 相邻块重叠 50 字符，避免语义断裂

  • separators: 按优先级尝试分割符

3. Embeddings – 向量化

python
embeddings = get_embeddings() # text-embedding-3-small

将文本转换为固定维度的浮点向量 (1536 维)，

语义相近的文本在向量空间中距离更近。

4. Vector Store – 向量存储

python
from langchain_chroma import Chroma
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=splits, embedding=embeddings,
persist_directory="./chroma_rag_demo"
)

Chroma 是轻量级的开源向量数据库，支持本地持久化。

首次运行时创建向量库，后续可从磁盘加载。

5. Retrieval Chain – 检索链

python
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
rag_chain = (
{"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt | llm | StrOutputParser()
)

retriever 根据查询返回最相关的 k 个文档片段，

作为上下文注入 Prompt，让 LLM 基于真实内容回答。

设计要点

  • build_vectorstore() 封装了 Load -> Split -> Embed -> Store 全流程
  • format_docs() 将检索到的文档片段拼接为 LLM 可读的文本格式
  • 向量存储支持持久化，避免每次运行都重新向量化
  1. Demo 04 – Agents: 智能体与工具调用

目标

理解 Agent 的工作原理: LLM 如何自主决策、调用工具、完成复杂任务。

涉及文件

  • demo_04_agents.py

知识点

1. Tool 的定义

python
from langchain_core.tools import tool
@tool
def calculator(expression: str) -> str:
# 执行数学计算。输入如 '2 + 3 * 4'。
...
@tool
def word_length(word: str) -> str:
# 返回一个词的字符数。
...
@tool 装饰器将普通函数注册为 LangChain Tool。

函数的 docstring 非常重要 – Agent 靠它来判断何时使用哪个工具。

2. ReAct Agent

python
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
agent = create_react_agent(model=llm, tools=tools)
result = agent.invoke({"messages": [("user", "计算 (3+5)*7")]})

LangGraph 的 create_react_agent 实现了 ReAct (Reasoning + Acting) 模式:

用户提问 -> LLM 推理 -> 决定调用工具 -> 工具执行 -> 观察结果 -> LLM 再推理 -> ... -> 最终回答

3. result[“messages”] 的结构

python
result = agent.invoke({"messages": [("user", q)]})
# result["messages"] 包含完整轨迹:
# [HumanMessage, AIMessage(tool_calls=[...]), ToolMessage(...), AIMessage(content="最终回答")]

最后一条 AIMessage 的 content 是最终答案。

中间的 ToolMessage 记录了每次工具调用的输入和输出。

4. 多工具协同

Agent 可以连续调用多个工具来完成一个任务:

Q: "把 'Hello World' 反转，然后告诉我反转后的字符串有多长"
-> Agent 调用 reverse_string("Hello World") -> "dlroW olleH"
-> Agent 调用 word_length("dlroW olleH") -> 11
-> 最终回答: "反转后是 dlroW olleH，共 11 个字符"

设计要点

  • Tool 的 docstring 决定了 Agent 能否正确选择工具，必须描述清楚功能和参数
  • Agent 不保证一定调用工具 – 如果 LLM 认为可以直接回答，会跳过工具调用
  • 使用安全的 eval 命名空间 (空 __builtins__) 防止代码注入
  1. Demo 05 – Memory: 对话记忆管理

目标

理解如何在多轮对话中保持上下文，以及多会话隔离的实现方式。

涉及文件

  • demo_05_memory.py

知识点

1. RunnableWithMessageHistory

python
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
chain,
get_session_history, # 历史记录获取函数
input_messages_key="input", # 新输入的 key
history_messages_key="history", # 历史消息的 key
)

RunnableWithMessageHistory 是一个包装器，它:

  1. 调用前: 从 get_session_history(session_id) 加载历史
  2. 注入 Prompt: 将历史消息填入 MessagesPlaceholder
  3. 调用后: 将本次对话追加到历史中

2. ChatMessageHistory

python
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
store = {}
def get_session_history(session_id: str):
if session_id not in store:
store[session_id] = InMemoryChatMessageHistory()
return store[session_id]

InMemoryChatMessageHistory 在内存中存储消息列表。

生产环境可替换为 RedisChatMessageHistory 或数据库持久化。

3. MessagesPlaceholder

python
from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个友好的助手。"),
MessagesPlaceholder(variable_name="history"), # 历史消息插入点
("human", "{input}"),
])

MessagesPlaceholder 在 Prompt 中预留一个位置，运行时由 RunnableWithMessageHistory

自动填入历史消息列表。

4. 多会话隔离

python
# 会话 A
chain.invoke({"input": "我叫 Alice"}, config={"configurable": {"session_id": "session_a"}})
# 会话 B (完全独立的上下文)
chain.invoke({"input": "我叫 Bob"}, config={"configurable": {"session_id": "session_b"}})
# 回到会话 A -- 记得 Alice
chain.invoke({"input": "还记得我叫什么吗?"}, config={"configurable": {"session_id": "session_a"}})

通过 session_id 区分不同用户的对话，历史互不干扰。

configurable 字典是 LangChain 传递运行时配置的标准方式。

设计要点

  • get_session_history 使用惰性创建，首次访问时才创建历史对象
  • store 字典在模块级别，生产环境应使用 Redis/数据库
  • HumanMessage vs AIMessage 可用于区分对话角色

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

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