L06 說 prompt 只有兩件事：正確的資訊和清楚的指引。RAG 就是讓電腦自動去找「資訊」那一段：先把自己的文件切成文字塊，用同一個模型 fθ 把文字塊和問題都變成特徵向量，找出最接近的幾塊，再套進「請根據 {retrieved_chunks} 回答 {question}」的樣板。實作拆成兩支程式：Demo06a 用 LangChain 與 FAISS 建向量資料庫並壓成 faiss_db.zip，Demo06b 讀回資料庫、接 LLM、包成 Gradio。第八週作業就是換上你自己的資料。
兩堂 RAG 助教課各做一個版本：第一堂在 Colab 裝 Ollama 跑 llama3.2:1b，用 LangChain 的 Chroma、MMR 和 retrieval chain 串出最小的 RAG；第二堂只在資料準備用 LangChain，其餘自己寫：切塊、存文字與向量資料庫、BM25 加 cosine 的混合檢索、用 RRF 合併排名，再拿 Llama-3.2-1B-Instruct 生成答案。HW4 把第一堂的骨架套到 150 則貓咪冷知識和 150 組 GPT-5 生成的問答上，生成器限定 Llama3.2-1b、embedding 限定 jina-embeddings-v2-base-en，要回報 recall@1、recall@5 與 exact match。程式占 45%，報告占 55%，報告要分析 prompt、資料格式、文件順序與反事實資訊的影響。
LangChain v1 用 create_agent 提供高階 agent loop，底層由 LangGraph 執行；工具、structured output 與 middleware 是正式擴充邊界。
Local Deep Research 是個本地優先、隱私導向的深度研究 Agent，用 LangChain + LangGraph 串起 20+ 搜尋引擎和 30+ 種研究策略，旗艦的 langgraph_agent_strategy 走 LLM 自主 tool-calling 路線，跟固定流程的 RAG graph 是兩種思路。
DeerFlow 是字節跳動開源的 Super Agent Harness，基於 Python 3.12 + LangGraph，透過沙箱、長期記憶、子代理、技能與訊息閘道協調長時任務。2026 年 2 月登上 GitHub 趨勢榜第一，目前超過 63,000 星，支援 Telegram/Slack/飛書等 IM、Claude Code 整合與多種搜尋後端。