掘金 人工智能 10小时前
后端变全栈,终于可以给大家推出我的LangChain学习小站了!
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本文作者分享了如何利用“扣子空间”无代码工具,将LangChain官方文档转化为交互式学习页面和编程练习平台,解决了新手入门的阅读和实践门槛。文章详细介绍了技术栈选择、页面设计、代码生成、部署优化等步骤,并展示了如何模仿Codewars形式打造LangChain特训区,以帮助开发者掌握LCEL语法。该学习小站无需注册,提供从概念到实战的完整学习路径,降低了AI教学平台的开发门槛,鼓励普通开发者实现全栈开发。

🎯 **解决官方文档痛点,提升学习效率**:LangChain官方文档存在英文阅读压力大、概念密集以及缺乏交互性等问题,导致新手学习成本高。作者通过“扣子空间”网站开发功能,将文档内容转化为可点击、可运行、可提问的交互式网页,并配以代码示例和流程图,极大地提升了学习的趣味性和效率。

💻 **模仿Codewars,强化编程实战能力**:为了帮助用户真正掌握LangChain的核心,特别是LCEL(LangChain Expression Language)语法,作者模仿Codewars模式,开发了一个LangChain特训区。用户可以通过编写代码、完成练习题来熟悉链式拼接等概念,从而加深理解和应用能力。

🚀 **“扣子空间”赋能全栈开发,降低门槛**:作者利用“扣子空间”的【网站开发】功能,仅需自然语言描述需求,即可一键生成网站设计、代码编写和服务器部署。这一过程无需任何代码基础,使得后端开发者也能轻松实现“全栈”尝试,构建出产品级的个人项目, democratizing 建站能力。

💡 **零门槛上手,引导完整学习路径**:该学习小站最大的特点是“无需注册、打开即用”,为用户提供了极低的入门门槛。学习路径清晰,从LangChain核心概念的理解,到配套代码演示,再到练习题和自定义任务挑战,形成了一个闭环的学习和实践过程。

🌟 **启发普通开发者,推动AI应用普及**:作者通过自身经历证明,即使是后端程序员,也能借助创新的无代码工具,独立完成AI教学平台的构建。这为更多普通开发者打开了一扇窗,让他们能够更便捷地参与到AI应用开发和知识传播中来,推动AI技术的普及。

过去这一年,LangChain 几乎成了大模型应用开发的“代名词”。我写了不少相关教程,也收到了很多朋友的私信,问我怎么才能真正入门 LangChain?于是我决定,打造一个LangChain学习小站——让你从小白到实战高手,全程跟着“玩”起来!

这篇文章就将带你了解这个小站背后的实现逻辑,也为你提供一个“自己动手、丰衣足食”的搭建指南。

一、从「读不动」到「玩得动」:为什么我要做这个学习小站?

1.1 官方文档的两大门槛

LangChain 官方文档虽然结构清晰,但对新手来说有两大“天然劝退因素”:

于是我开始想:有没有办法,把文档内容“活化”,做成可交互的知识页面+编程练习平台?小站的想法就此诞生。


二、第一步:把官方文档“变活”,做成交互式网页!

我们以 LangChain 核心概念文档为例(官方链接),目标是将其转化为一个“可点击、可运行、可提问”的页面。

2.1 技术栈选择

考虑自己前端代码能力有限,这里我选择无需任何代码基础的「扣子空间」的【网站开发】功能一站式搞定!有兴趣的小伙伴也可以跟我一起尝试一下,大家需要做的只有三步:

    输入想法:用自然语言描述需求,比如我提交的提示词如下。

我是一个学习langchain的新手,但官方文档文字太多很难看下去,请帮我基于官方内容生成一个可交互式的langchain核心概念学习页面,提升学习的趣味和效率。官方文档连接如下:python.langchain.com/docs/concep…

    一键生成:AI自动完成页面设计、代码编写、服务器部署,10秒内生成可访问的链接。实时调整:通过对话指令优化细节(如“增加一个护眼主题”)

2.2效果展示

这里为大家附上小站的原始连接,有兴趣的同学可以访问看看:space.coze.cn/coding-expe…

三、第二步:练中学,打造 LangChain 版 Codewars

读完还不够,要真正掌握 LangChain,还得写代码做练习。于是我模仿 Codewars 的形式,开发了一个 LangChain 特训区。

3.1 我们为什么需要 LangChain 版 Codewars?

LangChain 的核心之一是 LCEL(LangChain Expression Language)语法,它类似函数式编排,初学者往往需要大量练习才能掌握。例如:

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserprompt = ChatPromptTemplate.from_template("你是谁?")llm_chain = prompt | llm | StrOutputParser()

这里的|其实是 LCEL 的“链式拼接”,看起来简洁,但语义不容易一下理解。

3.2 技术栈选择

这里我们仍然继续选择扣子空间开发,但在使用时需要注意以下两点:

    在发送开发请求时,记得要打开【网站开发】的专业模式

    记得附上我们想要的Codewars模式的页面参考截图

最后我们就能收获一个功能完备的网站拉!

3.3效果展示

    专业模式下,扣子空间会帮助我们生成一个复杂且完整的前端工程结构,并详细拆解我们提供的网站参考图

    完美复刻的练习页面结构

    完整的多级页面结构,扣子空间不仅按要求生成了练习页面,还生成了美观的开屏首页

3.4美化改进

    如果对页面不满意,我们还可以直接通过编辑功能使用自然语言对页面进行修改

    点击编辑后我们就可以选中要修改的页面元素,并提出我们的需求

    最后扣子空间就会按我们的要求在原页面上做针对性的修改

这里附上部署后的最终效果,有兴趣的小伙伴可以点击看看:space.coze.cn/coding-expe…

四、第三步:用户侧视角,如何使用这个小站?

对于使用者来说,这个学习小站拥有以下特点:

4.1 无需注册、打开即用

整个平台使用扣子空间构建并部署运行,真正做到零成本上手

4.2 支持“从概念到实战”的学习路径

完整路径如下:

LangChain核心概念 → 每点配套代码演示 → 练习题 → 自定义任务挑战

这里,我只是针对特定页面进行了开发,你也可以在扣子空间中上传自己的任务,比如“做一个多轮对话 Agent”,系统将引导你拆解任务、选择组件、组合链条,完成部署。


五、结语:后端的我,也能全栈做出一个 AI 教学平台!

这个学习小站,是我作为一个后端程序员跨出“全栈”的尝试,也是在 扣子空间 的帮助下第一次完成“产品级”的个人项目。

更重要的是,它将为更多像你我一样的普通开发者打开一扇窗,让 建站 不再只属于头部大厂和开源大佬,而是属于每一个愿意学习、动手、尝试的你!

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