3.2 LangChain 用链和Agent快速搭大模型应用-洪萨配资

3.2 LangChain：用「链」和「Agent」快速搭大模型应用

本节学习目标

理解 LangChain 的**链（Chain）**与Agent抽象，以及二者在搭建大模型应用时的角色。
了解提示模板、记忆、工具在 LangChain 中的基本用法。
能跑通一个最小「链」或「Agent」示例（需 OpenAI API Key 或本地模型）。

一、LangChain 是什么

LangChain 是一个用于构建「大模型应用」的框架，把模型调用、提示管理、记忆、工具、多步推理等抽象成统一组件，方便你拼成链（固定流程）或 Agent（模型决定下一步）。和「裸调 API」相比，能少写很多胶水代码。

3.3 LlamaIndex：专治「幻觉」，把 RAG 做稳做准本节学习目标理解 RAG（检索增强生成）为何能减轻大模型「幻觉」、提升事实准确性。了解 LlamaIndex 在 RAG 中的角色：文档加载、索引构建、查询与生成。能说出「文档 → 索引 → 查询 → 生成」的完整链路，为第 8 章企业…

李华

3.4 小结三件套怎么选怎么配合一张表搞定

3.4 小结：三件套怎么选、怎么配合，一张表搞定本节学习目标用一张选型与配合表把 OpenAI API、LangChain、LlamaIndex 的定位与组合方式说清。能根据项目类型（对话、助手、Agent、RAG）快速决定「用谁、怎么配合」。一、三件套定位速查工具核心定位典型用途 OpenAI A…