Refactor project structure for better organization

- Move notebooks to dedicated notebooks/ directory
- Create src/ directory for reusable code (utils/, chains/)
- Add tests/ directory for unit tests
- Add comprehensive .gitignore file
- Update CLAUDE.md and README.md with new structure
- Remove old app/ directory

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

.claude/settings.local.json

@@ -3,7 +3,10 @@
     "allow": [
       "Bash(git init:*)",
       "Bash(git remote add:*)",
-      "Bash(git add:*)"
+      "Bash(git add:*)",
+      "Bash(git commit:*)",
+      "Bash(git push:*)",
+      "Bash(tree:*)"
     ],
     "deny": [],
     "ask": []

.gitignore

@@ -0,0 +1,60 @@
+# Python
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.so
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+
+# Virtual Environment
+venv/
+env/
+ENV/
+
+# Jupyter Notebook
+.ipynb_checkpoints
+*.ipynb_checkpoints
+
+# Environment variables
+.env
+.env.local
+
+# IDE
+.idea/
+.vscode/
+*.swp
+*.swo
+*~
+
+# OS
+.DS_Store
+Thumbs.db
+
+# Data
+data/*
+!data/.gitkeep
+
+# Models
+models/*
+!models/.gitkeep
+
+# Logs
+*.log
+
+# FAISS indexes
+*.faiss
+*.index

CLAUDE.md

@@ -26,11 +26,23 @@ This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with co
 ## 代码结构
 
 ### 目录组织
-- `/app/demo/`: 包含演示代码的 Jupyter notebook
+```
-  - `demo1.ipynb`: 主要演示文件,包含 7 个核心示例
+lang-demo1/
-- `/models/`: 模型相关文件(目前为空)
+├── notebooks/          # 学习笔记和示例
-- `/data/`: 数据文件(目前为空)
+│   ├── demo1.ipynb    # 主要演示: LLM调用、提示词、解析器、向量、RAG、Agent
-- `sample.ipynb`: 根目录的示例 notebook,展示环境配置和基础模型调用
+│   └── sample.ipynb   # 环境配置和基础调用示例
+├── src/               # 可复用的源代码
+│   ├── utils/        # 工具函数
+│   └── chains/       # 自定义链
+├── tests/            # 单元测试
+├── data/             # 数据文件
+├── models/           # 模型文件
+├── .env              # 环境变量 (不提交到 Git)
+├── .gitignore        # Git 忽略配置
+├── requirements.txt  # Python 依赖
+├── README.md         # 项目说明
+└── CLAUDE.md         # 本文件
+```
 
 ### 核心功能模块
 
@@ -83,7 +95,8 @@ chain = prompt | llm
 ### 运行 Jupyter Notebooks
 主要开发工作在 Jupyter notebook 中进行:
 - 启动 Jupyter: `jupyter notebook` 或 `jupyter lab`
-- 主要演示代码位于 `app/demo/demo1.ipynb`
+- 主要演示代码位于 `notebooks/demo1.ipynb`
+- 基础示例位于 `notebooks/sample.ipynb`
 
 ### 环境初始化模式
 代码使用严格的环境变量检查:

README.md

@@ -1 +1,97 @@
-**1** 开始
+# LangChain 学习项目
+
+这是一个 LangChain 学习演示项目,涵盖了从基础调用到高级应用(RAG、Agent)的完整示例。
+
+## 项目结构
+
+```
+lang-demo1/
+├── notebooks/          # Jupyter 学习笔记
+│   ├── demo1.ipynb    # 核心示例(7个主题)
+│   └── sample.ipynb   # 基础示例
+├── src/               # 可复用代码
+│   ├── utils/        # 工具函数
+│   └── chains/       # 自定义链
+├── tests/            # 单元测试
+├── data/             # 数据文件
+└── models/           # 模型文件
+```
+
+## 快速开始
+
+### 1. 安装依赖
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+主要依赖:
+- `langchain` - LangChain 核心库
+- `langchain-openai` - OpenAI 集成
+- `langchain-community` - 社区工具
+- `faiss-cpu` - 向量数据库
+- `python-dotenv` - 环境变量管理
+
+### 2. 配置环境变量
+
+在项目根目录创建 `.env` 文件:
+
+```env
+# OpenAI API 配置
+OPENAI_BASE_URL=你的API地址
+OPENAI_API_KEY1=你的API密钥
+
+# LangSmith 追踪配置(可选)
+LANGSMITH_TRACING=true
+LANGSMITH_API_KEY=你的LangSmith密钥
+LANGSMITH_PROJECT=你的项目名
+```
+
+### 3. 运行示例
+
+```bash
+jupyter notebook
+# 或
+jupyter lab
+```
+
+然后打开 `notebooks/demo1.ipynb` 开始学习。
+
+## 学习内容
+
+### 1. 基础 LLM 调用
+使用 `ChatOpenAI` 进行基本的模型调用
+
+### 2. 提示词模板
+使用 `ChatPromptTemplate` 创建结构化提示词
+
+### 3. 输出解析器
+使用 `JsonOutputParser` 将输出解析为 JSON 格式
+
+### 4. 向量存储
+使用 FAISS 向量数据库存储和检索文档
+
+### 5. RAG (检索增强生成)
+结合向量检索和 LLM 实现知识问答
+
+### 6. Agent 系统
+使用 LangChain Agent 实现工具调用和自主决策
+
+## 技术栈
+
+- **LLM**: GPT-4.1-nano (通过 OpenAI 兼容接口)
+- **Embeddings**: text-embedding-3-small
+- **向量数据库**: FAISS
+- **Web 抓取**: BeautifulSoup4
+- **开发环境**: Jupyter Notebook/Lab
+
+## 注意事项
+
+- 代码中使用 `OPENAI_API_KEY1` 而不是标准的 `OPENAI_API_KEY`
+- 向量数据存储在内存中,未做持久化
+- `.env` 文件包含敏感信息,已在 `.gitignore` 中排除
+
+## 学习资源
+
+- [LangChain 官方文档](https://python.langchain.com/)
+- [LangChain 中文文档](https://www.langchain.com.cn/)