SGG-LangChain从入门到实战（2026版）
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——/尚硅谷LangChain从入门到实战（2026版）/
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├──20260627002-为什么需要LangChain.mp4113.36M
├──20260627003-大模型相关岗位介绍.mp448.04M
├──20260627004-LangChain是什么.mp4126.80M
├──20260627005-LangChain的主要模块和API文档.mp474.58M
├──20260627006-LangChain家族四大支柱.mp479.56M
├──20260627007-Conda的安装及虚拟环境的配置.mp4142.82M
├──20260627008-大模型应用场景1：Agent开发.mp487.67M
├──20260627009-大模型的应用场景2：Agent开发.mp451.57M
├──20260627010-大模型开发的4个递进场景.mp439.95M
├──20260627011-模型调用前的准备工作.mp482.48M
├──20260627012-调用DeepSeek官网的DeepSeek模型.mp4143.23M
├──20260627013-调用智谱和阿里云百炼平台的大模型.mp4106.92M
├──20260627014-ChatOpenAI兼容用法.mp4105.67M
├──20260627015-使用OpenRouter和CloseAI中转平台调用模型.mp4182.55M
├──20260627016-LangChain1.x中init_chat_model方式.mp4209.18M
├──20260627017-模型初始化常用的参数.mp4116.44M
├──20260627018-Ollama的安装与本地模型的调用.mp4124.13M
├──20260627019-测试invoke传递三种不同的参数类型.mp4202.02M
├──20260627020-invoke的返回值的详细说明.mp4119.74M
├──20260627021-流式调用、批量调用与异步调用.mp4215.92M
├──20260627022-profile属性_初始化model_kwargs与extra_body参数_调用的config参数.mp4321.83M
├──20260627023-LangSmith的介绍与基本使用.mp480.41M
├──20260627024-LangSmith的主要功能介绍.mp419.94M
├──20260627025-认识消息与消息的两种格式.mp4102.43M
├──20260627026-4种消息对象中字段的说明.mp4156.71M
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├──20260627028-案例：多轮对话聊天机器人.mp4102.24M
├──20260627029-content和content_blocks的使用.mp4148.88M
├──20260627030-ChatPromptTemplate的两种实例化方式和三种调用方式.mp4212.26M
├──20260627031-ChatPromptTemplate初始化的6种参数类型.mp4136.09M
├──20260627032-部分变量预填充_消息占位符等的使用.mp4171.51M
├──20260627033-工具的调用方式与整体执行流程分析.mp4174.72M
├──20260627034-不使用@tool方式定义工具.mp4201.92M
├──20260627035-使用@tool装饰器定义工具：description和name.mp4112.82M
├──20260627036-使用@tool装饰器定义工具：args_schema.mp4116.64M
├──20260627037-案例1和2：使用args_schema和docstring.mp4202.44M
├──20260627038-案例3和4：多工具的调用.mp4131.23M
├──20260627039-tool_choice参数的使用.mp4117.67M
├──20260627040-工具使用的实践经验总结.mp444.01M
├──20260627041-结构化输出的理解.mp437.30M
├──20260627042-Pydantic的基本使用.mp476.66M
├──20260627043-Pydantic高级特性：可选字段、默认值、枚举类型.mp4140.28M
├──20260627044-Pydantic高级特性：列表提取、嵌套、限制条件.mp4185.63M
├──20260627045-Pydantic模式的工作流程图解.mp420.60M
├──20260627046-TypedDict格式的使用.mp4134.33M
├──20260627047-JSON Schema格式的使用.mp469.20M
├──20260627048-@dataclass格式的使用.mp418.77M
├──20260627049-四种不同模式的类型校验情况.mp499.47M
├──20260627050-两种获取结构化结果的方式.mp4125.20M
├──20260627051-Agent的概述.mp461.62M
├──20260627052-Agent实例化中模型的两种传入方式.mp463.88M
├──20260627053-Agent通过invoke()方式调用.mp458.08M
├──20260627054-Agent绑定工具并调用.mp4213.17M
├──20260627055-工具调用流程分析_常见问题分析.mp4118.82M
├──20260627056-设置agent的name和system_prompt.mp4160.38M
├──20260627057-agent结构化输出的4种策略.mp4183.14M
├──20260627058-ToolStrategy的schema设置结构化输出-Pydantic类型.mp4223.91M
├──20260627059-ToolStrategy的schema设置结构化输出-其它几种方式.mp4246.58M
├──20260627060-ToolStrategy的tool_message_content参数使用.mp463.86M
├──20260627061-Agent的高级用法：错误处理机制.mp4341.06M
├──20260627062-设置Agent的流式输出策略.mp4346.90M
├──20260627063-Agent的实战：多功能智能助手.mp4171.87M
├──20260627064-为什么需要中间件_中间件的分类.mp4132.41M
├──20260627065-SummarizationMiddleware中间件的使用.mp4191.44M
├──20260627066-HumanInTheLoopMiddleware中间件的使用.mp4269.30M
├──20260627067-PIIMiddleware中间件的使用.mp4138.38M
├──20260627068-TodoListMiddleware中间件的使用.mp4211.33M
├──20260627069-ModelCallLimitMiddleware中间件的使用.mp4121.05M
├──20260627070-ToolCallLimitMiddleware中间件的使用.mp476.45M
├──20260627071-ModelFallbackMiddleware中间件的使用.mp418.49M
├──20260627072-LLMToolSelectorMiddleware中间件的使用.mp457.35M
├──20260627073-ToolRetryMiddleware中间件的使用.mp4119.87M
├──20260627074-ModelRetryMiddleware中间件的使用.mp420.73M
├──20260627075-LLMToolEmulator中间件的使用.mp413.67M
├──20260627076-ContextEditingMiddleware中间件的使用.mp465.76M
├──20260627077-FilesystemFileSearchMiddleware中间件的使用.mp425.04M
├──20260627078-多个中间件组合及执行顺序.mp434.49M
├──20260627079-Hook函数的理解.mp454.18M
├──20260627080-基于装饰器定义Node-style的钩子函数.mp464.28M
├──20260627081-基于类定义Node-style的钩子函数.mp479.72M
├──20260627082-装饰器参数can_jump_to的使用.mp4206.86M
├──20260627083-wrap_model_call的实现和使用场景.mp4121.40M
├──20260627084-wrap_tool_call的实现和使用场景.mp4118.07M
├──20260627085-装饰器和类方式的选择_hook函数执行顺序.mp499.89M
├──20260627086-记忆的概念和记忆的分类.mp4150.46M
├──20260627087-短期记忆之基于内存的持久化器的实现.mp4160.67M
├──20260627088-基于内存存储的工作原理和常见问题.mp453.58M
├──20260627089-腾讯云部署Linux服务器.mp465.13M
├──20260627090-PostgreSQL数据库的安装.mp458.54M
├──20260627091-远程服务器连接额外操作.mp466.12M
├──20260627092-短期记忆之PostgreSQL实现持久化存储.mp466.66M
├──20260627093-对比两种方式的不同.mp486.39M
├──20260627094-消息裁剪的治理策略.mp4137.79M
├──20260627095-消息删除、摘要的治理策略.mp4203.52M
├──20260627096-长期记忆的介绍和存储架构.mp461.20M
├──20260627097-put()和get()操作的演示.mp4106.99M
├──20260627098-search()操作的演示.mp4154.46M
├──20260627099-在工具中访问长期记忆（基于InMemoryStore）.mp4130.94M
├──20260627100-在工具中访问长期记忆（基于PostgresStore）.mp447.92M
├──20260627101-在中间件中访问长期记忆.mp445.43M
├──20260627102-RAG模块的必要性.mp481.17M
├──20260627103-RAG工作流程和环境准备.mp483.13M
├──20260627104-TextLoader和CSVLoader的使用.mp467.38M
├──20260627105-JSONLoader加载JSON文件.mp4104.04M
├──20260627106-PyPDFLoader和MinerU加载pdf文件.mp481.60M
├──20260627107-其它格式文件的加载器.mp465.09M
├──20260627108-切分策略及TextSplitter中的三个核心方法.mp4112.82M
├──20260627109-CharacterTextSplitter的使用.mp476.66M
├──20260627110-RecursiveCharacterTextSplitter的使用.mp4136.86M
├──20260627111-其它多种TextSplitter的使用演示.mp4124.78M
├──20260627112-嵌入模型的初始化及文档向量化举例.mp4134.80M
├──20260627113-向量数据库介绍_docker的安装和设置.mp478.52M
├──20260627114-Milvus的安装和数据模型说明.mp453.81M
├──20260627115-Milvus数据库的DDL操作.mp485.89M
├──20260627116-Milvus数据库的DML和DQL操作.mp4183.42M
├──20260627117-项目Assistant客服知识库之全局配置_初始化Milvus.mp483.73M
├──20260627118-项目Assistant客服知识库之文档切分_向量化并写入Milvus.mp4170.73M
├──20260627119-项目Assistant客服知识库之初始化Agent_检索函数.mp445.81M
├──20260627120-项目Assistant客服知识库之生产与回答生成.mp4132.15M
└──20260627资料.zip1.34G
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