# langchain

**Repository Path**: quancundiyi/langchain

## Basic Information

- **Project Name**: langchain
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-16
- **Last Updated**: 2026-06-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# LangChain + LangGraph 学习代码

> 从零学 LangChain/LangGraph，每个例子都有详细中文注释。
> 村长大人专用版本

## 目录结构

```
01_basics/           基础语法与核心概念
  01_llm_basic.py          LLM 基本调用
  02_prompt_template.py    提示词模板
  03_output_parser.py      输出解析器
  04_chat_model.py         对话模型
  05_message_types.py      消息类型
  06_embeddings.py         文本嵌入

02_chains/            链式调用
  01_llm_chain.py          LLMChain
  02_simple_sequential.py  简单顺序链
  03_router_chain.py       路由链
  04_transform_chain.py    转换链

03_memory/            记忆/多轮对话
  01_conversation_buffer.py      缓冲区记忆
  02_conversation_window.py      滑动窗口记忆
  03_conversation_summary.py     摘要记忆
  04_vector_store_memory.py      向量存储记忆

04_tools/             工具调用
  01_define_tool.py             自定义工具
  02_tool_binding.py            工具绑定与调用
  03_search_tool.py             搜索工具

05_rag/               RAG 检索增强生成
  01_basic_rag.py              基础 RAG（加载→分割→存储→检索→生成）
  02_rag_with_source.py        带来源的 RAG
  03_multi_query_rag.py        多查询 RAG
  04_self_query_rag.py         自查询 RAG

06_agent/             智能体
  01_simple_agent.py           简单 ReAct 智能体
  02_openai_tools_agent.py     OpenAI Tools Agent
  03_agent_with_memory.py      带记忆的 Agent
  04_multi_agent_simple.py     多 Agent 协作

07_langgraph/         LangGraph 图编排
  01_simple_graph.py           基本图结构（节点+边）
  02_state_graph.py            有状态图
  03_conditional_edges.py      条件边
  04_tool_executor_graph.py    工具执行图
  05_agent_graph.py            Agent 图（ReAct 模式）
  06_multi_agent_graph.py      多 Agent 协作图
  07_rag_graph.py              RAG 图

08_advanced/          进阶用法
  01_callback_handler.py       回调处理器
  02_cache_usage.py            缓存
  03_async_usage.py            异步调用
  04_streaming.py              流式输出
  05_few_shot_examples.py      少样本示例

requirements.txt      依赖
```

## 快速开始

```bash
pip install -r requirements.txt
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
# 或者用其他模型
export OPENAI_BASE_URL="https://api.xxx.com/v1"
```

建议从头到尾按顺序跑。有问题找村长大人。

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*最后更新：2026-06-16*