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LangChain

news 2025/8/13 6:52:40

LangChain 是一个用于构建 大语言模型（LLM）驱动应用 的开源框架。它简化了将大型语言模型（如 GPT、LLaMA、Claude 等）集成到实际应用中的过程，尤其擅长处理需要多步骤推理、工具调用和外部数据交互的复杂任务。

以下是专业、流畅的中文翻译：

LangChain 是一个用于开发由大语言模型（LLMs）驱动的应用程序框架。

LangChain 简化了 LLM 应用生命周期的每个阶段：

开发阶段
使用 LangChain 的开源组件和第三方集成构建应用。通过 LangGraph 构建支持一流流式处理能力和人工介入支持的有状态智能体。

生产化阶段
使用 LangSmith 检查、监控和评估您的应用，助您持续优化并自信部署。

部署阶段
通过 LangGraph Platform 将应用转化为生产级 API 和智能助手。

LangChain 为大型语言模型（LLMs）及相关技术（如嵌入模型和向量存储库）实现了标准化接口，并与数百家服务提供商深度集成。

LangChain 框架由多个开源库组成，详细架构请参阅架构说明页。

核心组件库：

langchain-core：提供聊天模型及其他组件的基础抽象接口
集成包（如 langchain-openai、langchain-anthropic 等）：
关键集成被拆分为轻量级独立包，由 LangChain 团队与集成开发者共同维护
langchain：构建应用认知架构的核心模块
（包含处理链、智能代理、检索策略等）
langchain-community：社区维护的第三方集成组件
langgraph：编排框架（支持持久化/流处理等关键特性）
用于将 LangChain 组件组合成生产级应用
（详见 LangGraph 文档）

架构解析表

组件库	核心功能	维护方	典型应用场景
langchain-core	基础接口抽象（LLM/嵌入模型/向量存储）	LangChain 官方	定义跨平台统一规范
langchain-openai	OpenAI 模型深度集成	LangChain + OpenAI	GPT 系列应用开发
langchain	认知架构核心（链/代理/检索）	LangChain 官方	构建复杂推理工作流
langchain-community	社区贡献集成（Hugging Face 等）	开源社区	扩展非官方生态支持
langgraph	生产级编排框架	LangChain 官方	企业级 AI 系统部署

技术要点说明：

模块化设计
- 轻量级独立包（如 langchain-openai）避免依赖膨胀
- 通过 langchain-core 确保接口兼容性
- 社区库（langchain-community）实现生态扩展

认知架构核心

# langchain 典型应用
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.agents import initialize_agent# 构建检索增强生成链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vector_db)# 创建工具调用代理
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="react")

生产级编排
LangGraph 提供三大关键能力：
- 状态持久化：跨会话保持智能体记忆
- 流式响应：实时生成内容
- 人工干预：关键决策节点人工审核

LangChain 的核心功能

1. 模块化组件

Models：支持多种 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Hugging Face 等）
Prompts：管理提示词模板（动态生成高质量输入）
Indexes：连接外部数据（文档、数据库、API）
Memory：管理对话历史（短期/长期记忆）
Chains：组合多步骤任务（如：查询 → 分析 → 生成）
Agents：让 LLM 自主调用工具（搜索、计算、代码执行等）

2. 核心价值

解决 LLM 的局限性：突破单次对话的上下文长度限制
连接现实世界：集成搜索引擎、数据库、API 等外部工具
降低开发门槛：无需从头设计复杂流程，用声明式代码构建智能应用

LangChain 典型应用场景

场景	LangChain 的作用	示例
文档问答系统	将 PDF/Word 内容向量化，实现语义搜索+答案生成	企业知识库智能客服
数据分析助手	连接 SQL 数据库，用自然语言查询并生成报告	“帮我分析上季度销售趋势”
自动化工作流	串联多个 API 工具完成复杂任务	自动抓取网页→总结→发邮件
代码生成与调试	调用 Python 解释器执行生成代码	“写一个爬虫抓取知乎热榜”
AI Agent 智能体	创建能自主决策的 AI（如 AutoGPT）	自动订机票酒店的计划助手

LangChain 核心概念详解

1. Chains（任务链）

将多个步骤串联成工作流：

from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain# 步骤1：生成问题
prompt_template = "基于{input}生成3个深入问题"
chain1 = LLMChain(llm=llm, prompt=PromptTemplate.from_template(prompt_template))# 步骤2：回答问题
chain2 = LLMChain(llm=llm, prompt=PromptTemplate(template="回答：{question}"))# 组合链条
overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain1, chain2])
result = overall_chain.run("气候变化的影响")

2. Agents（智能代理）

让 LLM 自主选择工具执行任务：

from langchain.agents import Tool, AgentExecutor
from langchain.agents import create_react_agenttools = [Tool(name="Search",func=search_tool,  # 自定义搜索函数description="用于查询实时信息"),Tool(name="Calculator",func=calculator,   # 数学计算函数description="用于数值计算")
]agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
response = agent_executor.invoke({"input": "上海今日气温比北京高多少度？"})

3. Indexes（数据索引）

集成外部数据源：

from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings# 加载网页数据
loader = WebBaseLoader("https://example.com/article")
docs = loader.load()# 向量化存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = FAISS.from_documents(docs, embeddings)# 语义搜索
results = vector_store.similarity_search("文章主旨是什么？")