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大模型应用开发案例库
LLM Agent RAG LangChain Prompt工程
📚 仓库介绍
此仓库为大模型应用开发案例仓库，主要涵盖 Prompt 工程、大模型应用、RAG 检索增强、Agent 智能体等多个技术方向的实践案例。文件夹名按照应用分类进行命名，可作为学习和项目开发的参考。
早期有些案例使用了 LangChain 框架，主要是 v0.1 版本，相关模块代码在 langchain-v0.1 目录下。2025 年 10 月 20 日起，LangChain 框架升级至 v1.0 版本（官方首个全新稳定版本），主要模块代码在 langchain-langgraph-V1.0 目录下，涵盖 Agent、RAG、中间件、模型调用、上下文工程、结构化输出、工作流、图等内容。
🌟 推荐项目
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深度搜索（DeepResearch） 路径：
Agent/deep_search-dev/技术：FastAPI + Playwright + GLM-4.5-flash + 搜索工具 功能：基于大模型的深度搜索引擎，支持多轮迭代搜索、智能内容爬取、深度分析总结。能够对用户提出的复杂主题进行全方位信息收集与分析，生成专业研究报告。适用于市场调研、竞品分析、学术研究等场景。 -
Prompt 自动优化 路径：
Prompt/prompt自动优化/技术：智谱 GLM-4-airx 模型 功能：自动化优化用户输入的 Prompt，提升大模型回答质量和准确率。主要针对带有正确标签的提示词优化，通过多轮迭代显著提高 Prompt 的有效性。 -
工具检索 路径：
Rag/tool_retrieval/技术：RAG（稠密、稀疏、关键词、混合）+ FastAPI + Chroma 数据库 + 假设性问题 功能：一套完整服务，包含服务接口、数据库、检索方法、工具假设性问题生成。用户输入问题后，通过检索假设性问题库和工具库，合并排序去重，得到最相关工具，最终召回率达 94%。 -
深度研究（DeepResearch-langgraph） 路径：
langchain-langgraph-V1.0/案例/Deep_Research/技术：langgraph-V1.0 功能：基于官方开源项目改编，用于学习 LangGraph。适配了 langgraph-v1.0 / langchain-v1.0 版本，添加自定义日志，模块化所有子图，注释改为中文，使用自定义兼容 OpenAI 的模型，支持 debug 调试，无需依赖 LangSmith 可视化。 -
Chat Agent Langgraph 路径：
Agent/chat_agent_langgraph/技术：前端对话界面 + 后端 FastAPI + SQLite + langgraph-v1.0 功能：纯 AI 编写、后端 Python 人工把控。使用 LangGraph 搭建图片理解多轮对话 Agent，配套前端界面，包含用户管理、会话管理、多轮对话历史保存，以及 LangGraph 中长期记忆的使用与检索。 -
Agent 自我演进进化 路径：
Agent自我进化演进技术：从相同任务中提取经验，在新任务上复用，以提高任务成功率 功能：基于开源框架改编，聚焦离线经验提取与复用，端到端直接可用。提取的经验可自行拼接到提示词中，提升任务完成效率。
🤖 Agent
- Chat Agent Langgraph
路径：
Agent/chat_agent_langgraph/技术：前端对话界面 + 后端 FastAPI + SQLite + langgraph-v1.0 功能：纯 AI 编写、后端 Python 人工把控。使用 LangGraph 搭建图片理解多轮对话 Agent，配套前端界面，包含用户管理、会话管理、多轮对话历史保存，以及 LangGraph 中长期记忆的使用与检索。
- React Agent
路径：
Agent/自定义 React Agant/技术：React Agent 框架 功能：实现论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中的 Agent 架构，通过"思考—行动—观察"循环模式解决复杂任务。附有详细架构图和实现说明，是理解现代 React Agent 设计的经典案例。
- Task Plan Function Call Agent
路径：
Agent/task_plane_function_call_agent/技术：任务拆解、任务执行、TPFC 架构 Agent 实现 功能：实现任务拆解、任务执行、函数调用等功能，基于 TPFC 架构。适用于需要复杂任务处理的场景，如项目管理、自动任务执行等。
- data_analysic_agent
路径：
Agent/data_analysic_agent/技术：数据分析智能体 功能：基于大模型的数据分析智能体，针对统计分析（如聚合操作、分组统计等），提供可视化分析结果与输出报告。
- 深度搜索（DeepResearch）
路径：
Agent/deep_search-dev/技术：FastAPI + Playwright + GLM-4.5-flash + 搜索工具 功能：基于大模型的深度搜索引擎，支持多轮迭代搜索、智能内容爬取、深度分析总结。能够对用户提出的复杂主题进行全方位信息收集与分析，生成专业研究报告。适用于市场调研、竞品分析、学术研究等场景。
- 深度搜索（DeepResearch-Go）
路径：
Agent/deep_search-dev-go/技术：FastAPI + Playwright + GLM-4.5-flash + 搜索工具（Googlesearch） 功能：功能与 Python 版深度搜索（DeepResearch）相同，采用 Go 语言实现，且由 AI 编写。
- GLM 法律行业大模型挑战赛道
路径：
Agent/GLM法律行业大模型挑战赛道(agent)/技术：LangChain-v0.1 Agent + 智谱 GLM 模型 功能：针对法律行业的智能问答系统，支持法条查询、案例分析、合同审查等法律专业场景。基于阿里天池比赛项目，展示 Agent 在专业领域的应用实践，主要用于学习。
- LangChain Agent 使用
路径：
Agent/gentlangchain中的agent使用/技术：LangChain 多种 Agent 类型 功能：系统实验 LangChain-v0.1 支持的各种 Agent 类型，包括 ConversationalAgent、StructuredChatAgent、PlanAndExecute 等。每种 Agent 均附有详细的使用场景说明和代码注释。建议优先使用 v1.0 新版本。
📂 RAG
- 《斗破苍穹》RAG 智能搜索
路径：
Rag/《斗破苍穹》RAG智搜/技术：Langchain-v0.1 RAG + 智谱 GLM 系列 + LangGraph 功能：以热门小说《斗破苍穹》为测试对象，对比不同模型、分块策略、检索方法在小说问答场景下的效果，通过多组实验总结普通 RAG 的局限性与优化方向。
- 电影评论智能检索（CSV）
路径：
Rag/电影评论检索/技术：GLM-4 + Prompt 工程 功能：通过精心设计的 Prompt 模板，让模型从电影评论数据中准确检索相关信息，支持按情感、主题、演员等多维度检索，基于 langchain-v0.1。
- 工具检索
路径：
Rag/tool_retrieval/技术：RAG（稠密、稀疏、关键词、混合）+ FastAPI + Chroma 数据库 + 假设性问题 功能：一套完整服务，包含服务接口、数据库、检索方法、工具假设性问题生成。用户输入问题后，通过检索假设性问题库和工具库，合并排序去重，得到最相关工具，最终召回率达 94%。
🤝 RAG + Agent
- 智能问答系统（Agent+RAG）
路径：
Rag+Agent/智能问答系统(Agent+RAG)/技术：Agent + RAG + GLM-4 + LangChain-v0.1 功能：基于 Agent 和 RAG 技术的问答系统，源自阿里天池练习项目。Text2SQL 任务使用 Agent，招股书检索任务使用 RAG，直接调用 LangChain 的 Agent 与 RAG 实现。
- 智能问答系统（Agent+RAG）-1
路径：
Rag+Agent/智能问答系统(Agent+RAG)-1/技术：Agent + RAG + GLM-4 功能：完全自主实现的 Agent 框架，架构为"任务规划—执行"模式：先规划所有任务，再逐步执行。
💡 Prompt
- Prompt 自动优化
路径：
Prompt/prompt自动优化/技术：智谱 GLM-4-airx 模型 功能：自动化优化用户输入的 Prompt，提升大模型回答质量和准确率。主要针对带有正确标签的提示词优化，通过多轮迭代显著提高 Prompt 有效性。
- VLLM 推理加速
路径：
Prompt/vllm推理/技术：VLLM + Transformers 对比 功能：对比测试 VLLM 推理框架与传统 Transformers 的性能差异。在句子相似度任务上，VLLM 相比传统方式提速 10 倍以上。
- 专业智能识别系统
路径：
Prompt/专业识别/技术：LangChain RAG + 通义千问 Qwen 系列 功能：从大量专业中智能识别用户问题的相关专业领域。通过向量检索召回相关专业，再由大模型进行最终判断。
- 句子语义相似度识别
路径：
Prompt/句子语义相似识别/技术：LangChain 批量调用 + Qwen 模型 功能：高精度识别两个句子的语义相似程度，支持中文语义理解。
- 实体命名识别系统
路径：
Prompt/实体识别/技术：LangChain + 大模型 NER 功能：从文本中自动识别和提取命名实体，包括人名、地名、机构名、时间等。
- 评论情感分析识别
路径：
Prompt/评论情感识别/技术：Qwen 系列 + 情感词典 功能：结合大模型与中文情感词典的评论情感识别系统，支持正面、负面、中性情感判断及情感强度分析。可应用于产品评价分析、舆情监控等场景。
- PDF 长文档理解
路径：
Prompt/PDF文件理解/技术：GLM-4-long + LangChain 文档处理 功能：测试大模型对长 PDF 文档的理解能力，支持 11 万字级别的长文本处理。
🔧 langchain-v0.1
LangChain 模块代码（v0.1 版本），主要集成：
- RAG 流程（文档加载、分割、向量化入库、检索）
- 提示词模板、链、工具、记忆等（在 v1.0 中这些已非重点，部分已被精简）
🛠️ langchain-langgraph-V1.0
官方第一个大版本，基于 v1.0 的代码案例，保存作为学习笔记。该版本对 Agent 的支持更加完善。运行示例前，需根据目录中的 requirements.txt 配置对应环境。
⚙️ llamaindex
LlamaIndex RAG 使用示例（具体版本已不记得）。