从0到1，LangChain+RAG全链路实战AI知识库

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第1章 课程介绍：搞懂 AI 知识库价值，解锁实战技能与岗位机遇

• 视频：1-1 课程介绍(06:37)
• 视频：1-2 实战项目与FastGPT类比(04:36)
• 视频：1-3 大模型介绍(17:41)
• 视频：1-4 AI市场需求(15:37)
• 视频：1-5 常见平台(13:18)

第2章 欢迎来到LangChain的世界：从概念到 HelloWorld 实战

• 视频：2-1 langchain介绍(18:56)
• 视频：2-2 helloworld入门(18:54)
• 视频：2-3 Model IO 单轮与多轮(13:27)
• 视频：2-4 交互模式(11:55)

第3章 【LangChain】提示词：告别无效提问，用模板生成高质量 Prompt

• 视频：3-1 提示词模板-字符模板(09:22)
• 视频：3-2 提示词模板-会话模板(17:46)
• 视频：3-3 提示词模板-占位符(06:09)
• 视频：3-4 提示词模板-少样本(24:21)
• 视频：3-5 提示词模板-加载外部文件(04:17)
• 视频：3-6 提示词模板-部分赋值(13:01)
• 视频：3-7 提示词模板-组合嵌套模板(21:36)

第4章 【LangChain】示例选择器：让 AI“学例子”，动态匹配场景的示例优化技巧

• 视频：4-1 示例选择器-长度选择器(17:33)
• 视频：4-2 示例选择器-MMR(12:50)
• 视频：4-3 示例选择器-自定义(08:35)

第5章 【LangChain】输出格式化：从”杂乱文本”到”结构化结果”,定制AI输出

• 视频：5-1 输出格式化-String格式(06:03)
• 视频：5-2 输出格式化-Json格式(10:05)
• 视频：5-3 输出格式化-Pydantic数据格式(11:35)
• 视频：5-4 输出格式化-格式修复Fix(11:31)
• 视频：5-5 输出格式化-重试Retry(12:05)
• 视频：5-6 输出格式化-自定义格式化1(13:03)
• 视频：5-7 输出格式化-自定义格式化2(07:25)

第6章 【LangChain】LCEL 表达式：一行代码串起AI流程！核心编排语法实战

• 视频：6-1 LCEL是什么(09:34)
• 视频：6-2 LCEL原理(07:10)
• 视频：6-3 LCEL-RunnableLambda介绍(18:06)
• 视频：6-4 LCEL-Runnable介绍(14:26)
• 视频：6-5 LCEL-Runnable串行(16:49)
• 视频：6-6 LCEL-Runnable并行(09:48)
• 视频：6-7 LCEL-Runnable Passthrough介绍(11:29)
• 视频：6-8 LCEL-分支Branch(17:44)
• 视频：6-9 LCEL-重试Retry(14:17)
• 视频：6-10 LCEL-配置Config(17:33)
• 视频：6-11 LCEL-动态参数(23:56)

第7章 【LangChain】记忆：让AI“记住上下文”实现多轮对话连贯交互核心方案

• 视频：7-1 Memory-记忆介绍(14:09)
• 视频：7-2 Memory-占位符(13:01)
• 视频：7-3 Memory-ChatMessageHistory实现(07:37)
• 视频：7-4 Memory-RunnableWithMessageHistory实现(20:55)
• 视频：7-5 Memory-长期记忆(18:21)

第8章 【LangChain】文档加载：常见格式（TXT、PDF、Word）一键接入

• 视频：8-1 文档加载-TextLoader(09:49)
• 视频：8-2 文档加载-PdfLoader(06:41)
• 视频：8-3 文档加载-DocxLoader(04:10)
• 视频：8-4 文档加载-WebLoader(05:23)
• 视频：8-5 文档加载-CsvLoader(04:53)
• 视频：8-6 文档加载-自定义(14:47)

第9章 【LangChain】文档拆分：规避“信息割裂”用最优策略拆分文档提升检索精度

• 视频：9-1 文档拆分Splitter-介绍(08:24)
• 视频：9-2 文档拆分Splitter-token(09:01)
• 视频：9-3 文档拆分Splitter-自定义(15:01)

第10章 【LangChain】向量：搞懂向量原理，把“文本”转成AI能检索的”数字密码”

• 视频：10-1 向量-介绍(27:01)
• 视频：10-2 向量-huggingface(18:56)
• 视频：10-3 向量-modelscope(12:41)
• 视频：10-4 向量-相似度(18:07)
• 视频：10-5 向量存储-数据库(09:28)
• 视频：10-6 向量存储-数据库使用(24:19)
• 视频：10-7 向量存储-归一化(12:22)

第11章 【LangChain】检索：从“全量搜索”到“精准定位”打造高响应的AI检索逻辑

• 视频：11-1 检索-基础介绍(11:05)
• 视频：11-2 检索-multiquery多次检索(14:30)
• 视频：11-3 检索-上下文压缩检索(16:12)
• 视频：11-4 检索-相似度-doc分值(12:04)
• 视频：11-5 检索-检索过滤相似度分值(06:08)
• 视频：11-6 检索-ensamble聚合检索器(27:51)
• 视频：11-7 检索-LongContext重排序(13:29)
• 视频：11-8 检索-Self自查询1(16:33)
• 视频：11-9 检索-Self自查询2(22:11)
• 视频：11-10 检索-重排序(28:45)

第12章 【LangChain】工具：让AI会用工具（查天气、调接口）拓展 AI 能力边界

• 视频：12-1 工具-装饰器Tool介绍(18:58)
• 视频：12-2 工具-装饰器Tool-代码(07:30)
• 视频：12-3 工具-Tool工具类(06:12)
• 视频：12-4 工具-StructedTools(11:00)
• 视频：12-5 工具-BaseTool(08:48)
• 视频：12-6 工具-LLM-BindTool1(19:12)
• 视频：12-7 工具-LLM-BindTool2(07:13)

第13章 【实战项目】目标与技术架构：明确AI知识库核心功能，看懂“从0到1”的完整链路

• 视频：13-1 项目介绍-RAG介绍(11:37)
• 视频：13-2 项目介绍-RAG对比(10:39)
• 视频：13-3 项目介绍-RAG商业产品介绍(19:28)
• 视频：13-4 项目介绍-项目目标(04:53)
• 视频：13-5 项目介绍-技术架构(09:02)

第14章 【实战项目】Streamlit技术介绍：40分钟上手！快速入门前端界面内容

更新中

第15章 【实战项目】Postgresql 数据库：AI 知识库数据存哪里？检索方案实战内容

更新中

第16章 【实战项目】FastAPI技术介绍：搭建AI知识库后端接口，实现前后端数据互通内容

更新中

第17章 【实战项目】前端设计：从“页面构思”到“界面搭建”手把手实现AI知识库前端界面内容

更新中

第18章 【实战项目】后端整体设计：理清 “链路”，搭建 AI 知识库后端架构内容

更新中

第19章 【实战项目】知识向量模块开发：动手实现！把文档转向量、存向量库的核心模块内容

更新中

第20章 【实战项目】动态配置开发：让AI知识库可配置（改参数、换模型），提升项目灵活性内容

更新中

第21章 【实战项目】会话模块开发：实现 ”AI 问答+上下文记忆”完成知识库核心交互功能内容

更新中

第22章 【实战项目】扩展知识点：从“能用”到“好用”，AI 知识库深入扩展内容

更新中