Agent 全栈开发实战：RAG + LangChain + FastAPI + Next.js 智能电商工单系统

为什么选择这门课？在 AI 落地元年，通用的聊天机器人已无法解决企业的核心痛点。本课程带你深入真实的电商客服工单业务场景，手把手教你如何将杂乱的工单数据转化为智能的 AI 生产力。我们将利用 Pandas 进行专业的数据清洗与分析，通过 RAG（检索增强生成）技术结合 Weaviate 向量数据库，构建一个能够精准理解业务逻辑、具备流式响应能力的智能工单处理 Agent。你将学到什么核心技术？Pandas 数据工程实战： 深度实战 Pandas 加载、清洗并分析电商工单数据，为 AI 向量化提供高质量的数据基座。私有化大模型与 RAG 架构： 部署 Ollama 本地模型，利用 Weaviate 构建向量索引，实现基于私有工单库的精准问答。FastAPI 与 PostgreSQL 后端基建： 构建符合企业级规范的 Python 后端，利用 PostgreSQL 存储结构化业务数据，并使用 Alembic 管理数据库迁移（Migration）。LangChain 智能引擎： 使用 LangChain LCEL 语法编写 Agent 逻辑，支持提示词模板设计与 Stream 流式响应生成。Next.js 前端与 SSE 流式交互： 攻克 Token 无感刷新与 Axios 拦截器痛点，实战 SSE (Server-Sent Events) 协议，打造极速渲染的流式对话体验。