【Udemy中英字幕】2025 Master LangGraph and LangChain with Ollama- Agentic RAG

2025 年与 Ollama 合作掌握 LangGraph 和 LangChain – Agentic RAG

Agentic RAG 和聊天机器人、AI 代理、LLAMA 3.2 代理、FAISS 矢量数据库、LLM RAG、LangGraph Graph RAG、Ollama RAG

讲师：Laxmi Kant | KGP Talkie

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您将学到什么

• 使用 Ollama 设置和管理本地 LLM。
• 使用 LangGraph 构建动态、支持内存的聊天机器人。
• 将 AI 与数据库相结合，实现智能 MySQL 查询执行。
• 使用私有数据集和嵌入创建 RAG 工作流。

探索相关主题

• 语言图谱
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 基本的编程知识（最好是 Python）。
• 一台可以上网并能安装软件的计算机。
• 熟悉数据库和基本查询编写（可选但有帮助）。
• 需要基本的 Langchain 经验

描述

通过这门关于 LangGraph、Ollama 和检索增强生成 (RAG) 的综合课程，深入了解尖端 AI 开发的世界。这门课程专为初学者和专业人士设计，可让您掌握构建聊天机器人、本地管理 LLM 以及将强大的数据库查询功能无缝集成到项目中的技能。

通过逐步指导，您将探索：

• 使用 Ollama 设置和基准测试本地 LLM。

• 使用 LangGraph 和 LangChain 构建最先进的聊天机器人。

• 高级类型提示、数据验证和 OOP 原则，实现干净高效的编码。

• 为 MySQL 查询和 RAG 工作流设计智能代理。

释放您的潜力并学习如何创建动态、支持内存的聊天机器人、使用私有数据集以及掌握基于图形的 AI 应用程序编程。

Ollama 本地法学硕士设置

了解如何安装和配置 Ollama 以与本地 LLM 配合使用。探索可用模型、运行基准测试并使用强大的 Ollama 命令来高效管理和与 AI 模型交互。

开始使用 LangChain

了解 LangChain 及其将 LLM 集成到应用程序的功能。从安装到 API 调用，本部分提供利用 LangChain 构建智能系统的基础知识。

LangGraph 基础知识

清晰了解 LangGraph，这是一种受状态机启发的 AI 系统设计工具。学习浏览其 Graph 和 ToolNode 模块，并创建使用基于图形的编程来增强功能的交互式聊天机器人。

LangGraph 的类型提示和数据验证

探索类型提示、数据验证和 OOP 原则在 AI 开发中的重要性。掌握 TypedDict 和 Pydantic 等工具，为您的项目编写干净、高效、可靠的代码。

LangGraph 中的图形定义

深入研究 LangGraph 中图形定义的概念，以构建复杂系统。了解这些定义如何为您的 AI 工作流程带来清晰度和结构性。

使用 LangGraph 和 Ollama 进行聊天机器人开发

结合 LangGraph 和 Ollama 的强大功能，构建功能丰富的聊天机器人。实现工具节点、设计强大的系统架构并添加内存以实现交互式智能用户对话。

Agentic 文本到 MySQL 查询执行

学习将 LLM 与 MySQL 集成以实现无缝查询执行。构建代理以生成和执行数据库查询、将结果连接到 AI 系统并创建智能数据库驱动的工作流。

具有私有数据集的 Agentic RAG

掌握私有数据集的检索增强生成 (RAG)。本节将教您准备数据集、创建嵌入、将其存储在矢量数据库中，以及实现能够实时检索和处理的 RAG 代理。

本课程适合哪些人：

• AI 爱好者和开发者：任何对构建聊天机器人并将 LLM 集成到应用程序中感兴趣的人。
• 初级程序员：那些希望通过亲身实践的例子开始人工智能之旅的人。
• 数据库专业人士：想要探索人工智能如何增强数据库查询自动化的个人。
• 技术创新者：渴望实现 RAG 和基于图形的编程等先进工作流程的专业人士。