LangChain：知识点索引

本索引对应 02.开发-16.Agent-langchain 目录下的 LangChain API 教程专篇。
与 LangChain-00.概述与安装 配合：概述讲包地图与最小示例；本表用于按主题跳转与规划写作。

边界：Agent 通用原理（ReAct、选型、案例导航）在 02.开发-16.Agent开发/；图编排（StateGraph、checkpoint）在 02.开发-16.Agent-Langgraph/。

段末注释：LCEL（LangChain Expression Language）= 用 | 连接 Runnable 的声明式链式语法。

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1. 如何使用本索引

符号	含义
✅	已发布，可点击专篇链接
📝	规划中文稿，尚未发布
🔗 外延	相关但不在本目录的文档

专篇文件名格式：LangChain-{模块}-{组件}.md（路径无空格）。

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2. 推荐阅读顺序（总表）

序号	专篇	状态	核心问题
00	概述与安装	✅	装什么包？最小链怎么跑？
00a	函数应用速查	✅	我要做 X 该调哪个类/函数？
01	ChatModel	✅	如何调用各家 Chat 模型、消息怎么进怎么出？
02	Embeddings	✅	文本如何变成向量？
03	PromptTemplate	✅	提示词如何模板化、变量如何注入？
04	Messages与对话结构	✅	System/Human/AI/Tool 消息如何合法拼接？
04a	Message类型	✅	全部 Message 子类的数据差与下游调用差？
05	LCEL与Runnable	✅	| 管道如何组合、stream/batch 怎么用？
06	Tool与bind_tools	✅	如何让模型发起 tool_calls、如何执行回填？
07	Document与Retriever	✅	文档对象与检索器 invoke 返回什么？
08	VectorStore集成	✅	向量库如何建索引、如何 similarity_search？
09	MessageHistory	✅	多轮对话上下文如何挂到链上？
10	StructuredOutput	✅	如何稳定得到 Pydantic / JSON？
11	OutputParser	✅	StrOutputParser、JsonOutputParser 何时用？
12	create_agent	✅	v1 预构建 Agent 如何快速搭 ReAct？
13	Callbacks与LangSmith	✅	如何追踪每次 invoke 的中间步骤？
14	ainvoke与并发	✅	FastAPI 下如何用 ainvoke / astream？

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3. 按模块分组

3.1 模型（Model）

专篇	状态	关键词
LangChain-01-模型-ChatModel	✅	ChatOpenAI、invoke、temperature、bind_tools
LangChain-01-模型-Embeddings	✅	OpenAIEmbeddings、embed_documents
LangChain-01-模型-多模型Fallback	✅	with_fallbacks、路由

3.2 提示词（Prompt）

专篇	状态	关键词
LangChain-02-提示词-PromptTemplate	✅	ChatPromptTemplate、from_messages
LangChain-02-提示词-FewShot	✅	示例选择、动态 few-shot

3.3 消息与工具（Messages & Tools）

专篇	状态	关键词
LangChain-03-消息-Messages与对话结构	✅	HumanMessage、ToolMessage、tool_call_id
LangChain-03-消息-Message类型	✅	全类型清单、Chunk、RemoveMessage、下游分流
LangChain-03-工具-Tool与bind_tools	✅	@tool、StructuredTool、schema
LangChain-03-工具-ToolNode与执行	✅	工具执行、错误回填

3.4 链与组合（Chain / LCEL）

专篇	状态	关键词
LangChain-04-链-LCEL与Runnable	✅	|、RunnableParallel、RunnableLambda
LangChain-04-链-RunnableConfig	✅	configurable、tags、metadata

3.5 检索与 RAG 能力层（Retrieval）

专篇	状态	关键词
LangChain-05-检索-Document与Retriever	✅	Document、BaseRetriever
LangChain-05-检索-VectorStore集成	✅	Chroma、FAISS、pgvector 等
LangChain-05-检索-TextSplitter	✅	langchain-text-splitters

RAG 业务架构（切分策略、评测、Agentic RAG）见 02.开发-15.RAG/，本目录只讲 LangChain 提供的 Loader/Retriever API。

3.6 记忆（Memory）

专篇	状态	关键词
LangChain-06-记忆-MessageHistory	✅	InMemoryChatMessageHistory
LangChain-06-记忆-RunnableWithMessageHistory（弃用）	✅	session_id；改用 LangGraph checkpointer

3.7 输出解析（Output）

专篇	状态	关键词
LangChain-07-输出-StructuredOutput	✅	with_structured_output、Pydantic
LangChain-07-输出-OutputParser	✅	StrOutputParser、JsonOutputParser

3.8 Agent 与高级主题

专篇	状态	关键词
LangChain-08-Agent-create_agent	✅	v1 create_agent、工具循环
LangChain-09-回调-Callbacks与LangSmith	✅	BaseCallbackHandler、trace
LangChain-10-异步-ainvoke与并发	✅	ainvoke、astream
LangChain-11-迁移-langchain-classic	✅	LLMChain、AgentExecutor 旧代码

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4. 与 Agent-10 系列的对照（学习映射）

Agent-10 主题	建议 LangChain / LangGraph 专篇
01 LLM 与结构化输出	ChatModel、StructuredOutput
02 Tool Calling	Tool、Messages
06 混合检索 RAG	Embeddings、Retriever
09 多 Agent 编排（本仓库）	LangGraph 索引

此为学习顺序映射，非「读完 Agent-10 才能读本目录」。

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5. 与 LangGraph 目录的衔接

你在 LangChain 学到	下一步（LangGraph 索引）
Tool + 多轮 messages	LangGraph checkpointer，或 create_agent（勿再用已弃用的 create_react_agent）
线性 Chain 够用	暂不必上图
要 checkpoint / HITL	LangGraph-00.知识点索引

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6. 专篇结构约定（读者可见）

每篇专篇默认包含：

1. 场景切入与一句话定位表
2. 实现逻辑（一次 invoke 数据流）
3. 原理说明（底层执行链路为主；对象挂在步骤上展开，禁止只罗列类/方法功能；弃用 API 的 title 带「（弃用）」）
4. 最小可运行示例 + 预期输出
5. 重要配置参数表（4～10 项；每项含功能说明：参数做什么、哪一层传入）
6. 易踩坑（≥2 条）
7. 小结与官方文档链接

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7. 维护说明（作者）

新增专篇后：在本表对应行将 📝 改为 ✅ 并补上 Markdown 链接。
命名与结构以目录内 00.范式-LangChain教程介绍.md 为准（读者正文不引用该文件）。