应用场景
以下是根据框架组织的一些常见用例教程。LangChain
LangChain 智能体 的实现使得大多数用例的入门变得简单。Semantic Search
在PDF上使用LangChain组件构建一个语义搜索引擎。
RAG Agent
创建一个检索增强生成（RAG）智能体。
SQL Agent
构建一个带有人工审核环节的SQL智能体以与数据库交互。
Supervisor Agent
构建一个将任务委托给子智能体的个人助理。
LangGraph
LangChain的智能体实现使用LangGraph原语。如果需要更深入的定制，可以直接在LangGraph中实现智能体。Custom RAG Agent
使用LangGraph原语构建一个RAG智能体，以实现细粒度控制。
Custom SQL Agent
在LangGraph中直接实现一个SQL智能体，以获得最大的灵活性。
概念概述
这些指南解释了LangChain和LangGraph的核心概念和底层API。Memory
理解线程内和线程间交互的持久性。
Context engineering
学习为AI应用提供完成任务所需正确信息和工具的方法。
Graph API
探索LangGraph的声明式图构建API。
Functional API
将智能体构建为一个单一函数。
其他资源
LangChain Academy
提升LangChain技能的课程和练习。
Case Studies
查看团队如何在生产中使用LangChain和LangGraph。