langchain 学习资料在哪里获取

<think>嗯，用户想找关于LangChain的学习资源。首先，我得回忆一下系统提供的引用内容。引用1提到了官方文档、API参考和GitHub仓库，这些都是基本资源。引用2和4解释了LangChain的核心组件和文档转换器的作用，可能用户需要这些方面的资料。然后引用3提到有分享AI大模型的资料，但需要确认是否与LangChain直接相关。 用户可能刚接触LangChain，需要入门指南和系统化的学习材料。我应该先推荐官方资源，因为通常最权威。然后补充社区资源，比如GitHub的示例和Discord社区，这些地方有实际案例和问题解答。接着，实战教程也很重要，像博客和视频教程能帮助用户动手操作。书籍推荐如果有的话会更全面，但不确定是否有专门的书籍，可能需要提一些综合性的。 还要注意用户可能遇到的具体问题，比如文档分割或LCEL，这时候引用4和2的内容就派上用场。另外，引用3提到的资料虽然主要关于AI大模型，但可能包含LangChain的应用实例，可以适当推荐。需要确保回答结构清晰，分点列出，方便用户逐步查找资源。最后生成的相关问题要覆盖学习路径、核心概念、处理长文本的方法以及常见应用场景，帮助用户进一步探索。</think># LangChain学习资源获取指南 ## 一、官方核心资源 1. **LangChain官方文档** - 包含模块化组件说明、快速入门指南和核心概念解析[^1] - 访问地址：https://python.langchain.com/docs 2. **LangChain Go文档** - 提供Go语言版本的具体实现示例和API说明[^1] - 包含完整的SDK使用文档和版本更新记录 3. **GitHub仓库资源** ```markdown - 主仓库：https://github.com/langchain-ai/langchain (Python版) - Go语言版：https://github.com/tmc/langchaingo - 包含200+示例代码和测试用例 ``` ## 二、特色学习资料 1. **LangChain Core核心组件** - 学习表达式语言LCEL的官方教程[^2] - 链式结构(Chain)构建的最佳实践 - 内置Runnable协议的实现原理 2. **文档处理专题** - 文档分割器(Text Splitter)的配置方法[^4] - 长文本处理策略与成本优化方案 - 实际案例：PDF/HTML/Markdown文件处理 ## 三、拓展学习渠道 1. **视频教程资源** - YouTube官方频道技术分享 - B站中文翻译教程（搜索"LangChain入门"） 2. **社区资源** - LangChain Discord开发者社区 - 中文QQ技术交流群（文档中附加入方式） 3. **实践项目推荐** ```python # 典型应用示例：文档问答系统 from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter loader = TextLoader("state_of_the_union.txt") documents = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) texts = text_splitter.split_documents(documents) # ``` ## 四、进阶学习路径 1. **源码研读建议** - 从`langchain.schema`模块开始理解基础数据结构 - 重点研究`Chain`和`Agent`的实现逻辑 2. **论文延伸阅读** - 《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》 - 《Chain-of-Thought Prompting》 [推荐书单] - 《LangChain实战：构建大模型应用》(中文版) - 《Generative AI with LangChain》