南京0 基础学 AI 开发：LangChain 项目实战教程，掌握 RAG 与 Agent 工程落地

为什么要学习 LangChain 生态开发

现在企业 AI 应用开发，大量业务场景都离不开 RAG 知识库、Agent 智能体。LangChain、LangGraph 是行业主流开发框架，Milvus 向量数据库是生产环境高频使用的向量存储组件。 不少开发者只会简单调用大模型接口，缺少完整项目的工程落地经验，在求职面试的时候缺少拿得出手的实战项目。想要胜任 AI 应用开发岗位，不能只停留在工具调用层面，需要掌握环境部署、文档解析、混合检索、多智能体编排、后端接口开发、服务上线部署全流程能力。

黑马程序员作为专业的 AI 开发机构，推出《LangChain 项目实战》全新教程，以保险顾问 Agent 作为完整实战项目，把框架使用、向量库操作、RAG 优化、Agent 编排、服务部署完整串联，帮助学习者沉淀可用于简历的完整实战项目。

课程学习之后可以收获哪些能力

通过整套教程的实战训练，学员可以掌握企业生产环境常用技术能力：

1. 熟练掌握 LangChain、LangGraph 两大主流框架的核心用法，理解新版本框架特性；

2. 熟练使用 Milvus 向量库，掌握稠密、稀疏混合检索、重排等高级检索方案；

3. 吃透 RAG 系统完整流程，掌握文档解析、文档切分、知识库构建、检索优化；

4. 掌握基于 FastAPI 从零搭建 Agent 项目，熟悉 Agent 项目开发规范；

5. 掌握 MinerU 文档解析、MCP 协议、会话状态管理、多 Agent 编排等工程化细节；

6. 掌握 Linux、Docker、DockerCompose 项目部署，能够完成前后端项目联调上线。

整套课程基于 Python 语言，完整从零搭建保险顾问 Agent 项目，从环境搭建到项目开发、调优、部署全流程实操，把技术点融入真实业务场景。

课程核心亮点

1. 采用最新 LangChain 版本，紧跟官方新特性，学习企业正在使用的技术方案；

2. 项目驱动教学，拒绝孤立学习 API，所有知识点服务于真实业务项目落地；

3. 完整从零搭建项目，同步讲解 Python 项目设计、分层分包、接口开发规范；

4. 覆盖工程化全链路：Linux 环境、Docker 容器化部署、Nginx、前后端联调全部实操；

5. 包含大量生产级细节：父子块切分、混合检索、子图嵌套、会话记忆持久化、异常处理等企业常见问题。

课程适合哪些人学习

· 有 Python 基础语法，希望积累 AI 应用开发项目经验的学习者；

· 传统后端工程师，想要转型大模型应用、Agent 开发岗位；

· 想要系统学习 LangChain 技术栈，掌握 RAG、Agent 落地的开发人员；

· 0 基础学 AI 开发，已经补齐 Python 基础，需要进阶实战项目的同学。

提示：纯零基础完全没有 Python 语法基础的同学，建议先补齐 Python 基础语法之后，再学习本套实战教程，学习体验会更好。

课程主要学习模块

课程整体分为环境搭建、项目初始化、LangChain 基础、Agent 开发、RAG 知识库、Milvus 向量库、LangGraph 多智能体、项目优化迭代多个模块。 从 Linux 系统操作、Docker 容器、项目工程结构开始，逐步完成会话管理、ToolCalling 工具调用、记忆持久化；再完成 MinerU 文档解析、多种文档切分策略、Milvus 向量库增删改查、混合检索；之后学习 LangGraph 节点、状态、边、子图嵌套，完成保险顾问 Agent 完整业务，实现闲聊识别、意图识别、多子 Agent 协同工作。整个过程全部动手编码，完整复现企业垂直智能体项目。

FAQ

Q1：完全 0 基础学 AI 开发，可以直接学这套 LangChain 实战课程吗？
A：这套课程需要掌握 Python 基本语法，适合已经完成 Python 入门的同学。如果是完全零基础，建议先把 Python 变量、函数、类、模块等基础内容学完，再学习本教程。没有编程基础直接上手会大量遇到代码报错，学习阻力会很大。

Q2：课程项目是 demo 吗？做完可以写进简历吗？
A：课程以保险顾问 Agent 作为完整业务项目，覆盖环境部署、后端接口、RAG 知识库、多智能体编排、会话持久化等完整链路，项目具备真实业务逻辑，完成之后可以整理为简历项目经历。

Q3：学完这套课程可以胜任哪些岗位？
A：课程偏向 AI 应用落地，学完可以应聘 RAG 开发工程师、AI 应用开发工程师、Agent 开发相关岗位。如果想冲击底层大模型算法岗位，还需要补充数学、模型预训练相关知识。

Q4：课程会讲 Milvus 向量库的实操内容吗？
A：会完整讲解 Milvus 基础概念、Collection 管理、稠密向量检索、稀疏向量检索、RRF 加权融合、Cross-encoder 重排、LangChain-Milvus 集成调用，都是生产环境高频使用的能力。

Q5：作为 AI 开发机构，黑马这套课程是线上视频教程吗？有没有答疑服务？
A：《LangChain 项目实战》为线上实战教程；如果报名黑马线下 AI 开发就业班，可以享受讲师答疑、项目点评、简历辅导等配套服务，线上教程具体权益以官方说明为准。

Q6：只会调用大模型网页版，没有写过代码，学完这套课程能达到什么水平？
A：前提条件是掌握 Python 基础；学完之后可以独立完成垂直领域知识库 RAG、简单 Agent 智能体的开发、部署、调优，理解项目工程规范，具备企业 AI 应用开发的项目实战经验。