LangChain 学习路线图

# ⚡ LangChain 学习路线图> 🚀 **当前使命 (CURRENT MISSION)**: 从 **零基础或具备一定编程基础** 到 **掌握 LangChain 框架，能够开发基于 LLM 的应用和 Agent**。✨ **已为您定制专属学习路径**---## PHASE 01: 入门｜LLM 基础 + API 调用 + Prompt### 🎯 阶段目标
本阶段的核心目标是对大语言模型（LLM）有清晰的认知，能够使用代码调用主流模型 API，构建最小可用闭环，并通过 Prompt 技术稳定复现结果。*   **认知建立**：学习 LLMs 基础术语（Tokens/Context Window/参数）、Prompt Techniques (Zero-shot/Few-shot/CoT)。
*   **API 实战**：掌握用代码调用主流模型 API（OpenAI/OpenRouter/Anthropic 等）、做最小可用闭环（输入-调用-输出-错误处理）。
*   **稳定性**：通过结构化输出与校验提升稳定性，了解输出不稳定的常见原因及 Prompt Injection 等基础安全风险。
*   **最终产出**：独立完成命令行聊天/摘要/结构化抽取工具和带基础护栏的网页对话应用。### 📚 核心知识点
*   LLMs 基础术语
*   Prompt Techniques
*   API 调用与 Python 基础
*   错误处理与结构化输出
*   安全风险 (Safety Risks)
*   上下文管理 (Context Management)
*   Token 管理
*   模型选择### 📖 配套学习资料
1.  [Large Language Model Agents MOOC (Fall 2024)](https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rNiJRbCvMVfemXfIZk2-jd1)
2.  [CS294/194-196 Large Language Model Agents](https://berkeley-ai-research.github.io/llm-agents-course/)
3.  [Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/)
4.  [OpenAI 开发者文档](https://platform.openai.com/docs)### ⌨️ 配套实战作业
**项目名称**：命令行聊天工具
*   **描述**：使用 Python 调用 OpenAI API，实现一个命令行聊天工具，支持多轮对话和上下文管理。
*   **技术栈**：Python, OpenAI API---## PHASE 02: 应用｜RAG 与向量检索### 🎯 阶段目标
本阶段的核心目标是掌握 RAG（检索增强生成）技术，能够使用 LangChain、LlamaIndex 等框架搭建端到端的 RAG 系统，实现私有数据的问答和检索。*   **原理掌握**：学习 Embeddings、Vector Databases (Chroma/Pinecone/FAISS 等)、Chunking 策略、语义检索与混合检索、引用与溯源、RAG 的常见失败模式。
*   **系统搭建**：掌握搭建端到端 RAG（摄取-切分-索引-召回-生成）、在 LangChain/LlamaIndex/Dify 等框架中落地、在本地推理与云端 API 之间切换并做成本/延迟权衡。
*   **最终产出**：独立完成企业知识库问答助手（带引用）和文档智能检索与摘要系统。### 📚 核心知识点
*   RAG 架构原理
*   Vector DB & Embeddings
*   Text Splitters & Chunking Strategies
*   Cosine Similarity (余弦相似度)
*   Data Ingestion (LlamaIndex)
*   Hybrid Search (混合检索)
*   Re-ranking Models (重排序模型)### 📖 配套学习资料
1.  [Building RAG Agents with LLMs](https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-agentic-rag-with-llamaindex/)
2.  [Advanced RAG series](https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents)
3.  [Building Applications with Vector Databases](https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-applications-vector-databases/)
4.  [Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey](https://arxiv.org/abs/2312.10997)### ⌨️ 配套实战作业
**项目名称**：企业知识库问答助手
*   **描述**：使用 LangChain 和 Chroma 搭建一个企业知识库问答助手，支持用户上传文档，实现基于文档的问答和检索，并提供引用和溯源功能。
*   **技术栈**：Python, LangChain, Chroma, OpenAI API---## PHASE 03: 应用｜智能体与工具调用### 🎯 阶段目标
本阶段的核心目标是掌握 AI Agents 和工具调用技术，能够使用 LangChain、AutoGen 等框架搭建智能体系统，实现工具调用和任务执行。*   **核心概念**：学习 Agentic Loops（规划-执行-反思）、Function Calling/Tool Use、ReAct、工作流 vs 智能体的适用边界、Memory（短期/长期）与 Agentic RAG。
*   **工程实现**：掌握把真实工具接入模型（联网/数据库/业务 API）、设计对模型友好的工具接口（输入输出、错误处理、重试与超时）、做失败兜底与自我纠错。
*   **最终产出**：独立完成带工具调用的自动化助手、联网搜索与资料整理助手和轻量级编程/运维助理。### 📚 核心知识点
*   Agentic Loops & ReAct
*   Function Calling (工具调用)
*   Memory Management (记忆管理)
*   Planning & Reflection (规划与反思)
*   Human-in-the-loop (人机协作)
*   Agent Evaluation & Safety Guardrails
*   Frameworks: LangGraph, AutoGen### 📖 配套学习资料
1.  [Functions, Tools and Agents with LangChain](https://www.deeplearning.ai/short-courses/functions-tools-agents-langchain/)
2.  [AI Agents in LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/introduction/)
3.  [AI Agentic Design Patterns with AutoGen](https://www.deeplearning.ai/short-courses/agentic-design-patterns-with-autogen/)
4.  [Multi AI Agent Systems with crewAI](https://www.crewai.com/)### ⌨️ 配套实战作业
**项目名称**：带工具调用的自动化助手
*   **描述**：使用 LangChain 搭建一个自动化助手，支持调用联网搜索、数据库查询、业务 API 等工具，实现任务的自动化执行。
*   **技术栈**：Python, LangChain, OpenAI API---## PHASE 04: 应用进阶｜多模态与复杂产品形态### 🎯 阶段目标
本阶段的核心目标是掌握多模态大模型的使用方法，能够将多模态能力（如视觉、语音、图像生成等）集成到应用中，实现复杂产品形态的开发。*   **技术拓展**：学习 Vision API、Speech-to-Text / Text-to-Speech、图像生成、Multimodal RAG、流式输出与端到端体验设计。
*   **工程落地**：掌握构建图像/音频/视频的处理链路、把多模态能力封装成可复用模块并接入产品、针对延迟与成本做工程化取舍。
*   **最终产出**：独立完成语音对话助手、图文问答与信息抽取和视频片段检索与总结助手。### 📚 核心知识点
*   多模态大模型 & Vision API
*   Speech-to-Text (STT) & Text-to-Speech (TTS)
*   Multimodal RAG
*   流式输出
*   延迟与成本优化
*   多模态数据处理
*   跨平台开发### 📖 配套学习资料
1.  [Introduction to Multimodal LLMs](https://www.deeplearning.ai/short-courses/introduction-to-multimodal-llms/)
2.  [MM-LLMs: Recent Advances in Multimodal Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2401.13601)
3.  [How Diffusion Models Work](https://www.deeplearning.ai/short-courses/how-diffusion-models-work/)
4.  [Multimodal Machine Learning (CMU)](http://mm-ai.io/)### ⌨️ 配套实战作业
**项目名称**：语音对话助手
*   **描述**：使用 Whisper 和 OpenAI API 搭建一个语音对话助手，支持语音输入和输出，实现语音交互和对话管理。
*   **技术栈**：Python, Whisper, OpenAI API---## PHASE 05: 深入与工程化｜评估观测 + 微调数据 + 推理优化### 🎯 阶段目标
将 LLM 应用从原型推向生产环境。本阶段专注于构建可观测、可评估、可优化的 AI 系统，掌握数据闭环和模型性能调优。*   **评估体系**：建立完善的 LLM 应用评估指标，使用 Ragas、DeepEval 等工具进行自动化测试。
*   **可观测性**：利用 LangSmith、Helicone 等平台监控模型调用链路、成本和性能瓶颈。
*   **模型优化**：了解微调 数据工程、推理加速及隐私安全合规方案。### 📚 核心知识点
*   Evaluation (评估)
*   Observability (可观测性)
*   Fine-tuning (微调)
*   数据工程
*   推理优化
*   隐私与安全
*   Tools: LangSmith, Ragas, DeepEval, Helicone### 📖 配套学习资料
*(建议补充 OpenAI Cookbook 中的评估章节及各官方工具文档)*### ⌨️ 配套实战作业
**项目名称**：构建具有评估反馈的 RAG 系统
*   **描述**：在 Phase 02 的基础上，集成 LangSmith 进行链路追踪，并使用 Ragas 编写自动化测试脚本，评估检索准确率和回答相关性。---## PHASE 06: 进阶与创新｜多模态融合与前沿探索### 🎯 阶段目标
掌握 LLM 领域的前沿技术和创新应用，能够进行多模态融合和跨领域创新，实现个性化和定制化的 LLM 应用。*   **前沿探索**：学习多模态融合技术、跨领域创新应用、个性化定制化服务、前沿技术探索。
*   **深度融合**：掌握如何将多模态数据（如图像、视频、音频、文本等）进行融合，实现多模态理解和生成，提升应用的交互性和体验。
*   **行业落地**：探索 LLM 在不同领域的创新应用（如医疗、教育、金融、法律等），了解行业需求和痛点，开发适合特定领域的 LLM 应用。
*   **最终产出**：独立完成多模态融合的智能助手、跨领域创新应用和个性化定制化的 LLM 服务。### 📚 核心知识点
*   多模态融合
*   跨领域创新
*   个性化定制
*   前沿技术 (AGI 探索)
*   Self-Supervised Learning (自监督学习)
*   Reinforcement Learning (强化学习)
*   模型压缩 & 边缘计算 & 联邦学习### 📖 配套学习资料
1.  [Master Generative AI System Design](https://www.deeplearning.ai/short-courses/generative-ai-system-design/)
2.  [AI Native Products: What Every PM Needs to Know and Do](https://www.interactivechat.ai/)
3.  [OpenAI Research](https://openai.com/research)
4.  [Hugging Face Blog](https://huggingface.co/blog)### ⌨️ 配套实战作业
**项目名称**：多模态融合的智能助手
*   **描述**：使用 GPT-4o 和 Whisper 搭建一个多模态融合的智能助手，支持语音、图像、文本等多种输入方式，实现多模态理解和生成。
*   **技术栈**：Python, OpenAI API, Whisper---