用途：面向现代 AI 应用开发，提供构建 LLM 应用的核心能力，主要覆盖 RAG 与 LangChain 两个方向。
主要能力：
- RAG 实现：构建基于私有知识库的问答系统，涉及向量数据库、文本分块、检索增强生成等关键技术，适用于智能客服、文档问答助手等场景。
- LangChain 架构：掌握 LLM 应用开发的通用框架，涉及 Chains、Agents、Memory、Tools，适用于复杂 AI 工作流编排与 Agent 开发。
使用方式：以自然语言提示调用对应技能。例如 RAG 开发可输入“请参考 RAG 实现，帮我设计一个文档问答系统的架构。”；Agent 编排可输入“请使用 LangChain 架构，帮我写一个能搜索互联网的 Agent。”
适用场景：私有知识库问答、智能客服、文档问答助手、复杂 AI 工作流编排、Agent 开发。
限制：资料未提供具体安装命令、依赖版本、支持的模型或平台、收费与价格信息，暂未提供。