一个按路线图逐步实现的 RAG 学习项目：从 Naive RAG → Advanced RAG → Agentic RAG → GraphRAG & Fine-tuning → RAGOps，在本地用 LangChain + 向量库把“文档问答”跑通，并逐步加入语义分块、混合检索、重排序、路由、自反思与工具调用等能力。 从最简单的 Demo 进化到企业级、甚至科研级的 RAG 系统。
LC-StudyLab 是一个完整演示 LangChain v1.0 全家桶能力的开源项目，整合了 LangGraph、DeepAgents、RAG 检索增强生成、Guardrails 安全校验与流式输出智能体等核心特性，帮助开发者系统掌握 LangChain v1 的所有关键组件