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本书目录

RAG 与 LangChain

《RAG 与 LangChain》：分类即书，连续阅读。

18 篇4 章

  1. 01

    LangChain 基础

    6 篇
    1. 01 LangSmith使用教程
    2. 02 LangChain 模型接入指南：OpenAI 兼容协议与多平台调用
    3. 03 langchain_core 组件详解：Prompt 模板与 Output Parsers
    4. 04 LangChain 与 MCP 极简教程：让 Agent 接入外部工具的另一种方式
    5. 05 LangChain 常见报错与排查指南
    6. 06 Azure Responses API 的 400：langchain-openai 少了一个 type
  2. 02

    LangChain 进阶

    4 篇
    1. 01 Langchain-RAG实战教程
    2. 02 DeepAgents完全指南
    3. 03 一个订阅更新摘要 Agent 的完整实践：从提示词踩坑到长文本分块
    4. 04 LangGraph 实战：StateGraph、手写 ReAct 循环与 Map-Reduce 摘要
  3. 03

    RAG 原理与实践

    4 篇
    1. 01 RAG入门：从问题定义到系统设计
    2. 02 RAG进阶：Chunking、召回、Hybrid Search 与 Rerank
    3. 03 RAG评测与 Inspect：如何知道问题出在检索、重排还是生成
    4. 04 RAG生产实践：常见坑、性能优化与迭代路线图
  4. 04

    RAG 生态与选型

    4 篇
    1. 01 vector-database
    2. 02 RAGFlow 深度解析：为什么它是最值得关注的 RAG 开源项目
    3. 03 RAG 技术全景：从入门到进阶
    4. 04 Graph RAG 开源项目全景：从微软 GraphRAG 到 LightRAG