LangChain实战：大模型AI开发全攻略

一、核心模块与工具链

1. 模型集成

2. Prompt工程

3. RAG增强

二、典型开发流程

```python

示例：知识库问答系统搭建

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

from langchain.vectorstores import Chroma

1. 加载文档

loader = WebBaseLoader(")

docs = loader.load

2. 向量化存储

embeddings = HuggingFaceEmbeddings

db = Chroma.from_documents(docs, embeddings)

3. 检索增强查询

retriever = db.as_retriever

```

三、进阶架构设计

四、实战案例参考

五、注意事项

建议参考NVIDIA的RAG工作流和LangChain官方模板快速启动项目，复杂场景可引入MCP协议解决工具协同问题。