《Lang Chain 与大语言模型应用开发实战》教学大纲

《LangChain与大语言模型应用开发实战》课程教学大纲一、课程性质和教学目的课程性质《LangChain与大语言模型应用开发实战》是计算机科学与技术、软件工程、人工智能等专业的核心实践必修课程。课程以大语言模型应用落地为目标，以LangChain为核心开发框架，衔接AI理论知识与产业级项目开发，是人工智能应用开发方向的关键技能课程。教学目的通过本课程的学习，达到下列目标：熟练完成LangChain开发环境搭建、主流大模型API对接、基础功能开发。掌握提示词工程、链式调用、记忆管理、文档处理、向量化、智能代理、业务链等核心技术。能够独立完成智能客服、文档问答、自动化报告、知识库增强等行业实战项目。掌握模型微调、缓存加速、分布式处理、监控日志等性能优化与工程化能力。遵守AI伦理与数据合规要求，具备安全、规范开发大模型应用的能力。二、教学内容大语言模型与LangChain基础：LLM定义、发展历程、核心术语；LangChain框架、核心组件、典型应用场景。开发环境搭建：Python环境配置；虚拟环境管理；LangChain核心库安装与验证；国内主流大模型API对接。LangChain基础应用开发：模型调用接口；动态提示模板；链式调用；对话记忆机制。LangChain高级应用开发：文档数据连接器；文本向量化工具；智能代理开发；复杂业务链设计。行业项目实战：智能客服系统；文档问答系统；自动化报告生成器；业务知识库增强系统。性能优化与扩展：模型适配与微调；缓存加速；分布式处理；监控与日志系统。伦理与法律规范：数据隐私保护；模型偏见防范；知识产权合规；行业准入标准。行业应用案例分析：教育、医疗、金融、政务领域大模型应用案例解析。三、教学环节教学环节采用课堂讲授、上机实践、习题课、课外作业四位一体的组合方式，全方位支撑课程教学。课堂讲授以理论精讲、代码实操演示、产业案例拆解相结合，融入真实项目流程与行业场景，增强教学直观性与实用性；同时合理布置模块化自学内容，引导学生自主查阅资料、拓展技术视野。上机实践紧扣教材知识点与项目案例，开展阶梯式编程训练，强化动手能力与工程实现能力。习题课针对重点、难点与易错点进行集中讲解与答疑，巩固知识体系。课外作业侧重知识应用与项目拓展，训练逻辑思维与综合开发能力，全面培养学生自主学习、实践操作与问题解决的综合专业能力。课堂考核通过随堂提问、知识点抽查、代码现场调试、小组汇报等形式开展，实时检验学习效果、督促课堂专注度，全面培养学生自主学习、实践操作、问题解决与临场应变的综合专业能力。四、实验环节本课程建议安排课内上机24学时，围绕教材中的行业项目开展系统化实战训练，上机具体内容与时间安排详见后续学时分配建议。课程共设置7次上机任务，教师可根据教学实际需要，在教材配套项目中灵活选取训练内容。通过完整的上机实践环节，帮助学生深化对理论知识的理解与掌握，切实提升问题分析与程序开发能力，同时着力培养工程实践能力与创新思维。上机实践成绩将结合学生上机表现、操作技能及程序代码完成质量综合评定，并按总成绩的40%计入课程最终成绩，实验教学内容如下所示。章节名称实验名称上机实验学时第二章开发环境搭建实验一大模型API对接与基础调用2第三章LangChain基础应用开发实验二提示词模板与链式调用实践2实验三对话记忆模块实现2第四章高级应用开发实验四文档数据连接器开发4实验五智能代理实践4第五章行业项目实践实验六智能客服系统开发4实验七文档问答系统搭建4第六章性能优化与扩展实验八基于LangChain框架的缓存加速实践2上机实验总学时24五、建议学时教学内容授课学时配备上机学时大语言模型与LangChain基础20开发环境搭建22LangChain基础应用开发44LangChain高级应用开发48行业项目实战48性能优化与扩展42伦理与法律规范20行业应用案例分析20讲课和上机学时：各自合计2424课程总学时合计48六、课程联系与先修后继本课程的先修课程为Python程序设计、数据库原理、人工智能基础与自然语言处理基础，为框架学习与项目开发提供编程能力、数据处理、AI理论及语言处理的必备基础；后续可衔接大模型微调与部署、人工智能系统开发、行业AI应用、微服务架构等课程，进一步延伸至模型工程化、系统集成与行业落地的高阶技术学习，形成完整的AI应用开发知识与能力链条。七、建议教材与参考书教材建议教材：《LangChain大模型开发实践》，姜春茂，2024年参考书：LangC