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langchain-go 智能助手项目教学大纲

📚 课程概述​

本课程通过构建一个基于 langchain-go 的智能助手项目，深入学习现代 AI 应用开发的核心技术和最佳实践。

🎯 学习目标​

  • 掌握 langchain-go 框架的核心概念和使用方法
  • 理解 LLM 应用开发的设计模式和架构思维
  • 学会构建可扩展的工具集成系统
  • 掌握 Go 语言在 AI 应用中的实践技巧

🎓 适合人群​

  • Go 语言开发者（中级以上）
  • AI 应用开发爱好者
  • 想要学习 langchain 生态的开发者
  • 对 LLM 集成感兴趣的工程师

📖 课程大纲​

第一章：基础环境与项目初始化​

1.1 环境准备​

# Go 环境要求
go version >= 1.21

# 必需依赖
go get github.com/tmc/langchaingo
go get github.com/spf13/cobra

1.2 项目结构设计​

learn-langchain/
├── cmd/           # 命令行接口
│   ├── root.go    # 根命令
│   └── chat.go    # 聊天命令
├── tool/          # 工具实现
│   ├── calculator_tool.go
│   ├── weather_tool.go
│   ├── time_tool.go
│   └── summary_tool.go
├── main.go        # 程序入口
├── go.mod         # 依赖管理
└── README.md      # 项目文档

📝 实践任务​

  • 初始化 Go 模块
  • 安装必要依赖
  • 创建项目基础结构

第二章：langchain-go 核心概念​

2.1 LLM（大语言模型）集成​

// 连接 Ollama 本地模型
llm, err := ollama.New(ollama.WithModel("llama3.2"))

知识点：

  • LLM 抽象接口设计
  • 不同模型提供商的适配
  • 模型配置和参数调优

2.2 工具（Tools）系统​

type Tool interface {
    Name() string
    Description() string
    Call(ctx context.Context, input string) (string, error)
}

核心概念：

  • 工具接口标准化
  • 上下文传递机制
  • 错误处理策略

2.3 链（Chains）模式​

// 创建 LLM Chain
prompt := prompts.NewPromptTemplate(template, []string{"input"})
llmChain := chains.NewLLMChain(llm, prompt)

设计理念：

  • 模块化组合
  • 可复用的处理链
  • 提示工程最佳实践

📝 实践任务​

  • 实现第一个自定义工具
  • 创建简单的 LLM Chain
  • 测试工具调用流程

第三章：工具系统深入实现​

3.1 计算器工具​

type CalculatorTool struct{}

func (c CalculatorTool) Call(ctx context.Context, input string) (string, error) {
    // 数学表达式解析和计算
    return result, nil
}

技术要点：

  • 字符串解析技巧
  • 数学运算实现
  • 输入验证和错误处理

3.2 天气查询工具​

func (w WeatherTool) Call(ctx context.Context, input string) (string, error) {
    city := strings.TrimSpace(input)
    // 模拟天气数据查询
    return weatherInfo, nil
}

设计模式：

  • 数据模拟策略
  • 城市名称提取算法
  • 结构化数据返回

3.3 时间工具​

func (t TimeTool) Call(ctx context.Context, input string) (string, error) {
    now := time.Now()
    return now.Format("2006年01月02日 15:04:05"), nil
}

核心技能：

  • 时间格式化
  • 国际化支持
  • 时区处理考虑

3.4 文本摘要工具​

func (s SummaryTool) Call(ctx context.Context, input string) (string, error) {
    // 简单摘要算法实现
    return summary, nil
}

算法思路：

  • 文本长度判断
  • 关键信息提取
  • 摘要生成策略

📝 实践任务​

  • 完善计算器支持更多运算
  • 集成真实天气 API
  • 实现自定义摘要算法

第四章：智能路由与处理逻辑​

4.1 工具识别算法​

func identifyTool(input string) (toolName, toolInput string) {
    inputLower := strings.ToLower(input)
    
    // 关键词匹配策略
    if strings.Contains(inputLower, "天气") {
        return "weather", extractCityName(input)
    }
    // ...更多匹配规则
}

设计思路：

  • 关键词匹配策略
  • 优先级排序机制
  • 模糊匹配容错

4.2 处理链路设计​

func processWithChain(llm *ollama.LLM, toolMap map[string]tools.Tool, input string) string {
    // 1. 尝试工具识别
    toolName, toolInput := identifyTool(input)
    
    // 2. 直接工具调用
    if toolName != "" {
        return callToolDirectly(tool, toolInput)
    }
    
    // 3. LLM Chain 对话
    return callLLMChain(llm, input)
}

架构优势：

  • 快速路径优化
  • 降级处理机制
  • 用户体验保障

📝 实践任务​

  • 优化关键词匹配算法
  • 添加更多工具识别规则
  • 实现工具调用统计功能

第五章：用户界面与交互设计​

5.1 命令行界面优化​

fmt.Println("🤖 智能助手已启动！")
fmt.Printf("🧑 ")  // 用户输入提示
fmt.Printf("🤖 %s\n\n", response)  // AI 回复

设计原则：

  • 视觉层次清晰
  • 交互反馈及时
  • 错误信息友好

5.2 信号处理与优雅退出​

sigChan := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(sigChan, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)

go func() {
    <-sigChan
    fmt.Println("\n👋 再见！")
    os.Exit(0)
}()

技术要点：

  • 信号捕获机制
  • 资源清理策略
  • 用户体验优化

📝 实践任务​

  • 设计更丰富的界面元素
  • 添加命令历史记录
  • 实现会话保存功能

第六章：高级特性与扩展​

6.1 提示工程优化​

template := `你是一个友好的AI助手。请自然地回答用户的问题。

上下文信息：{{.context}}
用户问题：{{.input}}
助手回复：`

最佳实践：

  • 提示模板设计
  • 上下文管理
  • 输出格式控制

6.2 工具动态注册​

type ToolRegistry struct {
    tools map[string]tools.Tool
}

func (r *ToolRegistry) Register(tool tools.Tool) {
    r.tools[tool.Name()] = tool
}

扩展机制：

  • 插件化架构
  • 动态加载机制
  • 配置驱动开发

6.3 性能监控与日志​

func callToolDirectly(tool tools.Tool, input string) string {
    start := time.Now()
    defer func() {
        log.Printf("Tool %s took %v", tool.Name(), time.Since(start))
    }()
    // 工具调用逻辑
}

监控指标：

  • 工具调用耗时
  • 成功率统计
  • 错误分类记录

📝 实践任务​

  • 实现配置文件支持
  • 添加性能监控
  • 设计插件接口

🔧 核心技术栈​

后端技术​

  • Go 1.21+: 主要开发语言
  • langchain-go: AI 应用开发框架
  • Cobra: 命令行工具框架
  • Ollama: 本地 LLM 运行环境

设计模式​

  • 策略模式: 工具选择机制
  • 装饰器模式: 功能增强
  • 观察者模式: 事件处理
  • 工厂模式: 对象创建

架构原则​

  • 单一职责: 每个工具专注单一功能
  • 开放封闭: 易于扩展新工具
  • 依赖倒置: 面向接口编程
  • 组合优于继承: 模块化设计

🚀 业务逻辑详解​

核心工作流程​

graph TD
    A[用户输入] --> B[工具识别]
    B --> C{匹配工具?}
    C -->|是| D[直接调用工具]
    C -->|否| E[LLM Chain 处理]
    D --> F[返回结果]
    E --> F
    F --> G[显示给用户]

关键业务场景​

场景1：天气查询​

用户: "北京的天气怎么样"
系统: 识别关键词"天气" + 提取城市"北京"
工具: WeatherTool.Call("北京")
结果: "北京今日天气：晴转多云，气温 15-25°C，微风"

场景2：数学计算​

用户: "计算 8+5"
系统: 识别关键词"计算" + 表达式"8+5"
工具: CalculatorTool.Call("8+5")
结果: "8 + 5 = 13"

场景3：自由对话​

用户: "你好，请介绍一下自己"
系统: 未匹配到特定工具
链路: LLM Chain 处理
结果: AI 自由回复

错误处理策略​

  • 工具调用失败: 显示友好错误信息
  • LLM 调用失败: 提供降级回复
  • 网络异常: 自动重试机制
  • 输入格式错误: 提示正确格式

📈 进阶学习路径​

初级（基础使用）​

  1. 理解项目结构
  2. 运行基础功能
  3. 修改简单配置

中级（功能扩展）​

  1. 添加新工具
  2. 优化识别算法
  3. 自定义提示模板

高级（架构优化）​

  1. 设计插件系统
  2. 实现分布式部署
  3. 集成外部服务

专家级（生产部署）​

  1. 性能调优
  2. 安全加固
  3. 监控告警

🛠️ 开发环境配置​

本地开发​

# 1. 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# 2. 拉取模型
ollama pull llama3.2

# 3. 克隆项目
git clone <项目地址>
cd learn-langchain

# 4. 安装依赖
go mod tidy

# 5. 运行项目
go run main.go chat

Docker 部署​

FROM golang:1.21-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN go build -o chat-app .

FROM alpine:latest
RUN apk --no-cache add ca-certificates
COPY --from=builder /app/chat-app /usr/local/bin/
CMD ["chat-app", "chat"]

📝 练习项目​

项目1：扩展计算器​

  • 添加科学计算功能
  • 支持变量存储
  • 实现计算历史

项目2：智能文件助手​

  • 文件操作工具
  • 文档搜索功能
  • 内容分析工具

项目3：代码分析助手​

  • 代码质量检查
  • 性能分析
  • 重构建议

🎯 学习成果评估​

理论考核​

  • langchain-go 核心概念
  • 工具系统设计原理
  • 提示工程最佳实践

实践考核​

  • 独立实现新工具
  • 优化现有功能
  • 部署生产环境

项目作品​

  • 个人定制助手
  • 行业专用工具
  • 开源贡献

📚 参考资料​

官方文档​

学习资源​

  • Go 语言高级编程
  • 设计模式最佳实践
  • AI 应用开发指南

社区资源​

  • GitHub 讨论区
  • 技术博客文章
  • 开源项目案例

🎉 恭喜完成学习大纲！开始您的 AI 应用开发之旅吧！