LangChain
LangChain 1.2 入门（六）：模型调用的准备工作
模型名、api-key、base-url 三要素怎么放，六个线上平台怎么选，依赖如何用 requirements.txt 锁版本——模型调用前的准备一次讲清。
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LangChain 1.2 入门（五）：RAG、Agent 与应用场景选型
RAG 的完整链路与 reranker 取舍、Agent 的五要素与记忆机制、Prompt/Function Calling/RAG/Fine-tuning 四种落地形态及选型顺序。
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LangChain 1.2 入门（四）：开发前的环境准备
conda、uv、venv 怎么选，Python 3.13.12 与 langchain 1.2.12 怎么装，PyCharm 解释器怎么配，附完整命令与验证步骤。
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LangChain 1.2 入门（三）：四大支柱与生态分工
LangChain 提供能力、LangGraph 负责编排、Deep Agent 负责自主执行、LangSmith 负责观测评估——四层如何分工，何时该用哪一个。
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LangChain 1.2 入门（二）：版本演进、包结构与 API 文档
从五个发展阶段、v0.3 与 v1.2 的 11 项差异，到 core/classic/community/langgraph 包结构与 API 文档入口，一篇看清 LangChain 1.2。
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LangChain 1.2 入门（一）：为什么需要 LangChain
单靠模型 API 缺工具、缺数据、缺记忆；LangChain 用中间层把三者接起来。本文从应用形态、模型局限、框架定位到六类场景与岗位地图，讲清它为什么存在。