提示文章写完后目录可以自动生成如何生成可参考右边的帮助文档文章目录LangChain 1.2 概述1、为什么需要LangChain2、LangChain是什么2.4 API文档3、LangChain家族四大支柱3.1 LangChain智能体开发的基石3.2 LangGraph复杂工作流的编排引擎3.3 Deep Agent智能体的执行框架4、开发前的准备工作实操指令大模型应用场景介绍1.RAG开发2.Agent开发3.大模型应用开发的4个场景场景1纯 Prompt提示词场景2Agent Function Calling函数调用场景3RAG (Retrieval-Augmented Generation)场景4Fine-tuning(精调/微调)如何选择相关技术LangChain 1.2 概述官网https://www.langchain.com/Github地址https://github.com/langchain-ai中文文档地址https://docs.langchain.org.cn/oss/python/langchain/overview英文文档地址https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overviewAPI文档查询地址https://reference.langchain.com/python/langchain/1、为什么需要LangChain2、LangChain是什么来自https://reference.langchain.com/python/langchain/overview不要试图去学完LangChain的所有API那是不可能的。你只需要搞懂它的核心逻辑与核心模块其它的用到什么再去查什么。把它当成一个工具箱而不是一本教科书。2.4 API文档官网https://www.langchain.com/Github地址https://github.com/langchain-ai中文文档地址https://docs.langchain.org.cn/oss/python/langchain/overview英文文档地址https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overviewAPI文档查询地址https://reference.langchain.com/python/langchain/3、LangChain家族四大支柱3.1 LangChain智能体开发的基石3.2 LangGraph复杂工作流的编排引擎3.3 Deep Agent智能体的执行框架4、开发前的准备工作1、创建conda环境#创建一个名为langchain1.2的环境指定Python版本是3.13.12conda create--namelangchain1.2python3.13.12#查看anconda安装好的python环境condaenvlist#初始化虚拟环境 (执行完此指令重新启动命令行窗口)conda init#在命令行窗口切换到某python环境conda activate langchain1.2#验证python版本(langchain1.2)C:\Users\shkstartpython-V#或 调用python --version2、退出/删除conda环境#在命令行退出当前python环境(langchain1.2)C:\Users\shkstconda deactivate#删除一个已有的anconda管理的python环境conda remove--namelangchain1.2--all下载langchain安装包实际可能和 本地Python冲突#1. 卸载全局 环境里所有相关包pip uninstall langchain langchain-core langgraph pydantic-y#2. 带 --no-user 参数重装关键禁止写入用户全局目录pipinstalllangchain1.2.12 --no-user --no-cache-dir实操指令#创建一个名为langchain1.2的环境指定Python版本是3.13.12conda create--namelangchain1.2python3.13.12#查看anconda安装好的python环境condaenvlist#初始化虚拟环境 (执行完此指令重新启动命令行窗口)conda init#在命令行窗口切换到某python环境conda activate langchain1.2#验证python版本(langchain1.2)C:\Users\shkstartpython-V#带 --no-user 参数重装关键禁止写入用户全局目录pipinstalllangchain1.2.12 --no-user --no-cache-dir# 检查是否成功安装langchain包conda list大模型应用场景介绍1.RAG开发Retrieval-Augmented Generation检索增强生成2.Agent开发3.大模型应用开发的4个场景场景1纯 Prompt提示词场景2Agent Function Calling函数调用场景3RAG (Retrieval-Augmented Generation)场景4Fine-tuning(精调/微调)如何选择相关技术