尚硅谷万象智识库V3.0七天精讲版Python+Langchain+RAGFlow+MongoDB+项目实战

尚硅谷万象智识库V3.0七天精讲版Python+Langchain+RAGFlow+MongoDB+项目实战资源概述:

本项目将带你从头到尾搭一个能听懂人话、能自己查资料、能自动回答问题的智能知识库系统。技术栈用的是当前比较主流的RAG、MCP、LangChain这些，挺实用的。

主要技术点:

1. RAGFlow做本地知识库

这个项目选了一个叫RAGFlow的开源工具来搭建知识库。这玩意儿搭起来挺省事，功能还挺强。不管你扔进去的是word文档、Excel表格、PDF文件，还是那种格式乱七八糟的扫描件，它都能自动把内容解析出来。而且RAGFlow提供了现成的API接口，方便后端代码直接调用它的服务。

2. 接阿里百炼的大模型

项目里用的是阿里百炼平台（Dashscope）提供的AI模型。这个平台上有各种大模型、多模态模型，还有向量化模型，都能直接调用。最实在的是，阿里百炼给了很多免费的试用额度，初学者不用担心花冤枉钱。

3. MCP做意图识别

这项目里加了一个MCP模块，专门用来分析用户问的问题到底想干嘛。比如用户问“最近有团购活动吗”和问“我家附近哪里有加油站”，这两个问题的意图明显不一样，需要调用的工具也不一样。MCP就把调用知识库的代码全都封装好了，代码结构更清晰，以后改起来也方便。而且有了MCP，不管用户问什么，系统内部的多智能体协作都能把问题解析清楚，给出靠谱的答案。

4. LangChain搭后端

项目后端主体是用LangChain这个框架搭的。LangChain现在是Python开发AI应用的主流框架，它把很多常用的功能都打包好了，比如会话记忆、提示词模板、RAG流程、智能体这些，开发者不用从零开始造轮子，上手快，开发效率高。

5. 前端用Vue3

页面这块用的是Vue3技术栈，跟前端流行的框架保持一致。

项目用途：

企业知识管理：

把公司里散落的文档、报告、手册都集中起来，员工想问啥直接搜，不用翻文件夹。

智能客服：

给客户或者内部员工配一个自动问答机器人，24小时回答常见问题。

专业领域咨询：

法律、医疗、金融这些行业，辅助专业人士从大量文献里快速找关键信息。

教育科研：

帮学生和研究员快速查学术论文、研究资料，省时省力。
个人知识助手：自己建一个专属知识库，把平时积累的东西存进去，想回顾的时候直接问就行。

目录结构:

├─day01
│   01 Python 介绍.mp4
│   02 Python 环境安装.mp4
│   03 Python 变量.mp4
│   04 Python str数据类型01.mp4
│   05 Python str数据类型02.mp4
│   06 Python str数据类型03.mp4
│   07 Python str数据类型04.mp4
│   08 Python str 输入与输出.mp4
│   09 Python 运算符.mp4
│   10 Python 流程控制-分支.mp4
│   11 Python 循环.mp4
│   12 Python 关键词 continue、break、pass.mp4
│   13 容器类型列表.mp4
│
├─day02
│   01 元组类型介绍.mp4
│   02 集合类型介绍01.mp4
│   03 集合类型介绍02.mp4
│   04 字典类型介绍.mp4
│   05 命名规范.mp4
│   06 函数介绍.mp4
│   07 参数传递.mp4
│   08 函数返回多个值.mp4
│   09 变量作用域.mp4
│   10 Global 关键字.mp4
│   11 nonlocal 关键字.mp4
│   12 匿名函数.mp4
│
├─day03
│   01 文件操作.mp4
│   02 面向对象与面向过程介绍.mp4
│   03 类成员操作.mp4
│   04 init 函数与self作用.mp4
│   05 类属性可以是任意数据类型.mp4
│   06 实例属性操作.mp4
│   07 实例函数演示.mp4
│   08 类函数.mp4
│   09 静态函数-特殊函数.mp4
│   10 动态添加属性与函数.mp4
│   11 面向对象-封装.mp4
│
├─day04
│   01 面向对象-继承.mp4
│   02 面向对象-多态.mp4
│   03 异常处理01.mp4
│   04 异常处理02.mp4
│   05 常见异常类型.mp4
│   06 导入模块.mp4
│   07 __all__访问控制.mp4
│   08 __name__与__dir__函数介绍.mp4
│   09 包的导入.mp4
│   10 导入第三方库.mp4
│   11 Langchain 介绍.mp4
│   12 Langchain-Runnable模块介绍.mp4
│
├─day05
│   01 LangChain 模型介绍.mp4
│   02 Langchain 提示词.mp4
│   03 Langchain 记忆存储.mp4
│   04 Langchain Schema介绍.mp4
│   05 Langchain 提示词优化.mp4
│   06 流式输出内容.mp4
│   07 Funcation Calling 与MCP.mp4
│   08 项目介绍.mp4
│   09 RAGFlow 介绍.mp4
│   10 RAGFlow 本地安装.mp4
│   11 RAGFlow 安装文档编写.mp4
│
├─day06
│   01 项目背景与技术架构介绍.mp4
│   02 加载项目并修改项目配置文件.mp4
│   03 获取知识助手列表.mp4
│   04 创建并删除会话.mp4
│   05 会话增强.mp4
│   06 MCP tool模块开发.mp4
│   07 MCP tool模块测试.mp4
│   08 意图分析函数.mp4
│   09 内容回顾.mp4
│   10 用户意图分析工具函数.mp4
│   11 用户意图分析工具函数完成.mp4
│   12 最佳匹配助手.mp4
│
└─day07
01 测试handler模块.mp4
02 使用MongoDB存储历史会话.mp4
03 业务链封装.mp4
04 意图分发逻辑.mp4
05 利用MCP自动调用不同的Agent.mp4
06 统一处理模块-意图分发-保存历史记录.mp4
07 main_service 模块介绍.mp4
08 知识库测试.mp4