LangChain 实战学习项目

原创交互式 LangChain 学习项目 - 39个实战案例，158个交互式示例，100%原创

项目简介

这是一个原创、交互式、实战导向的 LangChain 学习项目。所有案例都是可交互的，用户可以自由输入，而非被动观看固定输出。

学习目录

章节	文档	案例文件	示例数
第一章：基础篇	docs/01_基础篇.md	basic_chain.py、model_parameters_chain.py、message_types_demo.py	13
第二章：提示词篇	docs/02_提示词篇.md	prompt_basics.py	4
第三章：输出篇	docs/03_输出篇.md	output_strategies.py、structured_output_fixed.py、streaming_demo.py	12
第四章：工具篇	docs/04_工具篇.md	tool_basics.py、tool_advanced.py、tool_injection.py	11
第五章：Agent篇	docs/05_Agent篇.md	agent_basics.py、agent_workflow.py、multi_agent.py、human_in_loop.py	16
第六章：中间件篇	docs/06_中间件篇.md	middleware_basics.py、error_handling.py	8
第七章：记忆与存储篇	docs/07_记忆与存储篇.md	checkpointer.py、store_basics.py	8
第八章：RAG篇	docs/08_RAG篇.md	rag_basics.py、document_loader.py、rag_agent.py、langsmith_demo.py	16
第九章：LangGraph基础篇	docs/09_LangGraph基础篇.md	langgraph_basics.py、langgraph_state.py、langgraph_control_flow.py	12
第十章：LangGraph高级篇	docs/10_LangGraph高级篇.md	langgraph_agent.py、langgraph_human_in_loop.py、langgraph_multi_agent.py	12
第十一章：LangServe部署篇	docs/11_LangServe部署篇.md	langserve_basics.py、langserve_advanced.py、langserve_production.py	12
第十二章：LangSmith调试篇	docs/12_LangSmith调试篇.md	langsmith_tracing.py、langsmith_debugging.py	8
第十三章：LangSmith评估篇	docs/13_LangSmith评估篇.md	langsmith_evaluation.py、langsmith_prompt_management.py、langsmith_monitoring.py	12
第十四章：实战项目篇	docs/14_实战项目篇.md	project_learning_assistant.py、project_data_analyst.py、project_code_assistant.py	15

完整索引：EXAMPLES_INDEX.md

项目结构

langchain/
├── .env.example                    # 环境变量模板
├── .env                            # 环境变量（不提交）
├── requirements.txt                # 依赖包
├── README.md                       # 项目说明
├── EXAMPLES_INDEX.md               # 案例索引
│
├── docs/                           # 章节文档
│   ├── 01_基础篇.md
│   ├── 02_提示词篇.md
│   ├── 03_输出篇.md
│   ├── 04_工具篇.md
│   ├── 05_Agent篇.md
│   ├── 06_中间件篇.md
│   ├── 07_记忆与存储篇.md
│   ├── 08_RAG篇.md
│   └── MODEL_CONFIG.md
│
└── src/
    ├── main.py                     # 程序入口
    ├── chains/                     # 39个实战案例
    │   ├── basic_chain.py          # 1.1 LCEL链式调用
    │   ├── model_parameters_chain.py # 1.2 模型参数详解
    │   ├── message_types_demo.py   # 1.3 消息类型
    │   ├── prompt_basics.py        # 2.1 提示词模板
    │   ├── output_strategies.py    # 3.1 输出策略
    │   ├── structured_output_fixed.py # 3.2 结构化输出
    │   ├── streaming_demo.py       # 3.3 流式输出
    │   ├── tool_basics.py          # 4.1 工具基础
    │   ├── tool_advanced.py        # 4.2 工具高级特性
    │   ├── tool_injection.py       # 4.3 工具注入
    │   ├── agent_basics.py         # 5.1 Agent基础
    │   ├── agent_workflow.py       # 5.2 Agent工作流
    │   ├── multi_agent.py          # 5.3 多Agent协作
    │   ├── human_in_loop.py        # 5.4 人工介入
    │   ├── middleware_basics.py    # 6.1 中间件基础
    │   ├── error_handling.py       # 6.2 错误处理
    │   ├── checkpointer.py         # 7.1 对话记忆
    │   ├── store_basics.py         # 7.2 跨会话存储
    │   ├── rag_basics.py           # 8.1 RAG基础
    │   ├── document_loader.py      # 8.2 文档加载与切分
    │   ├── rag_agent.py            # 8.3 RAG Agent
    │   ├── langsmith_demo.py       # 8.4 可观测性
    │   ├── langgraph_basics.py     # 9.1 LangGraph基础
    │   ├── langgraph_state.py      # 9.2 状态管理
    │   ├── langgraph_control_flow.py # 9.3 控制流
    │   ├── langgraph_agent.py      # 10.1 LangGraph Agent
    │   ├── langgraph_human_in_loop.py # 10.2 人工介入
    │   ├── langgraph_multi_agent.py # 10.3 多Agent协作
    │   ├── langserve_basics.py     # 11.1 LangServe基础
    │   ├── langserve_advanced.py   # 11.2 高级特性
    │   ├── langserve_production.py # 11.3 生产部署
    │   ├── langsmith_tracing.py    # 12.1 链路追踪
    │   ├── langsmith_debugging.py  # 12.2 调试
    │   ├── langsmith_evaluation.py # 13.1 评估
    │   ├── langsmith_prompt_management.py # 13.2 Prompt管理
    │   ├── langsmith_monitoring.py # 13.3 监控
    │   ├── project_learning_assistant.py # 14.1 AI学习助手
    │   ├── project_data_analyst.py # 14.2 AI数据分析师
    │   └── project_code_assistant.py # 14.3 AI代码助手
    ├── prompts/
    │   └── templates.py
    └── utils/
        └── llm_loader.py           # LLM加载器（支持5种模型）

快速开始

# 1. 安装依赖
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 2. 配置环境（推荐智谱AI - 有免费模型可用）
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 ZHIPU_API_KEY

# 3. 运行案例
python src/chains/basic_chain.py

学习路线

入门（1-2周）： 基础篇 → 提示词篇 → 输出篇

进阶（3-4周）： 工具篇 → Agent篇

高级（5-6周）： 中间件篇 → 记忆与存储篇 → RAG篇

专家（7-10周）： LangGraph基础 → LangGraph高级 → LangServe部署 → LangSmith

实战（11-12周）： AI学习助手 → AI数据分析师 → AI代码助手

📚 核心示例（按优先级排序）

⭐ LangGraph 工作流（第9-10章）

• langgraph_basics.py - StateGraph、State、Node、Edge
• langgraph_state.py - 状态管理、Reducer、Annotated
• langgraph_control_flow.py - 条件边、循环、Send、子图
• langgraph_agent.py - ReAct Agent、工具调用、循环推理
• langgraph_human_in_loop.py - interrupt()、人工审批、断点恢复
• langgraph_multi_agent.py - 多Agent协作、主管Agent、流水线

⭐ LangServe 部署（第11章）

• langserve_basics.py - FastAPI集成、add_routes、invoke/batch/stream
• langserve_advanced.py - RemoteRunnable、流式传输、异步调用
• langserve_production.py - Docker部署、环境配置、日志监控

⭐ LangSmith 可观测性（第12-13章）

• langsmith_tracing.py - @traceable、链路追踪、错误追踪
• langsmith_debugging.py - 运行回放、中间变量、对比实验
• langsmith_evaluation.py - 数据集管理、评估器、LLM自评
• langsmith_prompt_management.py - Prompt版本管理、A/B测试
• langsmith_monitoring.py - 生产监控、告警配置、成本追踪

⭐ 实战项目（第14章）

• project_learning_assistant.py - AI学习助手（RAG+Agent+Memory+结构化输出）
• project_data_analyst.py - AI数据分析师（Chain+Agent+Tool+结构化输出）
• project_code_assistant.py - AI代码助手（Agent+Tool+结构化输出+RAG）

项目统计

• 总计 39 个完整示例
• 涵盖 158 个具体功能演示
• 覆盖 LangChain + LangGraph + LangServe + LangSmith 全流程
• 支持 5 种主流模型提供商
• 100% 中文注释和文档

模型配置

提供商	费用	配置方式
智谱AI	有免费模型	MODEL_PROVIDER=zhipu
OpenAI	付费	MODEL_PROVIDER=openai
DeepSeek	部分免费	MODEL_PROVIDER=deepseek
通义千问	部分免费	MODEL_PROVIDER=qwen
Ollama	完全免费	MODEL_PROVIDER=ollama

详细配置：docs/MODEL_CONFIG.md

许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件