20250906-01：开始创建LangChain的第一个项目

20250906-01：开始创建LangChain的第一个项目

@KR

@反馈清单

@进度跟踪卡

@执行路径

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KR

在 ++半小时++ 内，用 ++gitcode++ 完成 ++langchain python++ ++练习项目初始化++ ，交付 ++代码仓库git地址++ ；若因 ++账号或其他情况++ 失败，最多重试 ++2 次++ ，最终必须 ++本地下载代码++ 并 ++使用jetbrain打开++

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反馈清单

字段	说明	示例
表现评估	客观指标（如正确率、耗时）与主观感受（专注度、困难点）	耗时：50分钟难度：中等正确创建环境：正常
问题定位	具体错误类型及原因分析（知识漏洞、技能缺陷或策略问题）	疏漏：未考虑【花费实践配置环境】疏漏：未考虑【国内镜像下载问题】测试机已调通疏漏：未考虑【conda环境安装】测试机已安装
导师反馈	外部指导意见（如导师、同行或工具给出的改进建议）
自我反思	对练习过程的元认知（专注度、时间分配、情绪管理等）	专注度：低。容易偏离核心目标，受环境影响进度。占用实践。如疏漏项导致2个番茄钟完成，超一个番茄钟（30分钟）
改进计划	针对问题制定的具体调整措施（如补充学习、调整方法、增加资源）	环境问题跳过，或建立环境特定任务项跟进

进度跟踪卡

字段	说明	示例
里程碑完成度	关键节点的达成情况（与计划对比）	1. 使用Gitcode 创建项目https://gitcode.com/k316378085/langchain_study_by_xkong 2. 本地下载 3. 导入Idea开发环境准备
能力变化曲线	核心指标的趋势跟踪（如正确率、耗时、难度等级）	耗时：50分钟（2个番茄钟）难度：中等
瓶颈突破记录	遇到的停滞期及解决方案（如平台期、动机下降、技术难点）	未识别本地python idea环境的完整搭建。占用30min+
心理表征发展	对领域规律的认知深化（如模式识别、问题拆解能力的提升）	模式识别：基础Git流程开发
总结与展望	阶段性成果、不足及下一阶段计划调整	成果：掌握创建Git公共仓库办法和本地管理不足：调整：

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执行路径

创建项目

项目首页 - langchain_study_by_xkong:学习langchain 理论和官方文档，可以在后续AI工作或职业发展中做出基础支持。 1. 目标：3个月达成，基础篇、高级进阶篇、实战篇 2. 每日至少1小时学习 - GitCode
下载
1. 通过JetBrain Git工具下载【简单】
2. 通过Git终端下载【简单】许安装git工具
shell 复制代码
```
git clone https://gitcode.com/k316378085/langchain_study_by_xkong.git
```
配置本地JetBrain环境
1. 使用conda 新建一个 langchain_study_by_xkong_env环境，使用python=3.12
  shell 复制代码
```
conda create -n langchain_study_by_xkong_env python=3.12
# 激活
conda activate langchain_study_by_xkong_env
```

配置JetBrain环境使用 conda创建的 langchain_study_by_xkong_env作为python基础。

使用uv 工具作为管理和python解析器

下载uv工具

shell 复制代码

# 使用pip下载
pip install uv 
# 创建 一个 uv开发环境
uv venv
# 上面会在当前项目下创建一个.venv的目录，python环境包。类似：npm中的node_modlue目录
# 激活uv开发环境
.venv\Scripts\activate 
# uv 初始化,创建project.toml文件，管理uv的一些配置：重要的是uv包安装镜像
uv init
# 安装包命令
uv add xxx
uv remove xxx
uv sync 
uv build
uv -h

配置JetBrain Idea uv解释器

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执行'hello world'

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配置project.toml文件

参考之前项目配置【已验证】

命令行执行 uv sync 同步环境依赖

toml 复制代码

[project]
name = "langchain-study-by-xkong"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
dependencies = [
    "dotenv>=0.9.9",
    "faiss-cpu==1.12.0",
    "httpx-sse>=0.4.1",
    "langchain-community>=0.3.29",
    "langchain-core>=0.3.75",
    "langchain-openai>=0.3.32",
    "langchain[openai]==0.3.27",
    "langchainhub>=0.1.21",
    "matplotlib>=3.10.6",
    "notebook>=7.4.5",
    "numpy==2.3.2",
    "pyjwt>=2.10.1",
    "pytest==8.4.1",
    "torch>=2.8.0",
]

[global]
index-url = 'https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/'
trusted-host = 'mirrors.aliyun.com'

[project.optional-dependencies]
dev = []

[build-system]
requires = ["setuptools>=61.0", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[[tool.uv.index]]
url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
default = true
python-install-mirror = "https://registry.npmmirror.com/-/binary/python-build-standalone/"


[tool.uv.pip]
index-url = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/"

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