培训对象： AI应用开发者、大模型产品经理、全栈工程师、RPA开发者。
培训目标：
掌握LangChain框架的核心组件和架构。
能够构建智能Agent实现工具调用和任务规划。
掌握对话记忆管理和长对话处理能力。
具备复杂链式流程设计和优化能力。
培训内容介绍：
一、 LangChain架构与核心概念： 了解LangChain的模块设计（Models、Prompts、Memory、Chains、Agents、Tools）。
二、 模型I/O与提示模板： 使用LangChain统一接口调用多模型（OpenAI、LLaMA、文心一言），管理提示模板和输出解析。
三、 对话记忆管理： 使用不同类型的记忆组件（Buffer、Summary、VectorStore）管理对话历史，处理长对话。
四、 链（Chains）基础： 使用LLMChain、SequentialChain、RouterChain构建多步骤处理流程。
五、 LCEL表达式语言： 使用LCEL（LangChain Expression Language）声明式构建链，实现流程组合和条件路由。
六、 工具定义与调用： 定义工具（计算器、搜索引擎、API调用），让模型能够调用外部工具完成复杂任务。
七、 Agent架构与类型： 了解ReAct、Plan-and-Execute、Conversational等Agent类型的差异和适用场景。
八、 ReAct Agent实现： 构建ReAct Agent，实现思考-行动-观察循环，自主完成多步骤任务。
九、 OpenAI Function Calling： 使用Function Calling能力，让模型按格式调用预定义函数，实现结构化输出。
十、 检索增强生成（RAG）： 结合向量数据库构建RAG流程，加载文档、分割、嵌入、检索、生成。
十一、 Agent可观测性（LangSmith）： 使用LangSmith监控Agent调用链，调试分析决策过程，优化性能。
十二、 实战项目：智能助手开发： 使用LangChain构建具有工具调用和记忆能力的智能助手，完成复杂任务。
