LangChain 概述

LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLM）驱动应用程序的开源框架，其核心目标是简化基于 LLM 的复杂应用开发流程，通过模块化设计让开发者灵活组合模型、数据、工具和逻辑链。

LangChain是什么

LangChain是一个集成框架，它为开发者提供了一系列的标准化组件（如模型接口、记忆管理、工具集成），使得与大语言模型的各种数据的连接、大语言模型的应用和开发变得简单，可以像“乐高积木”一样自由组装，无需从头造轮子。

LangChain像是一个“胶水层”，将 LLM 的能力与真实世界的数据和动作连接起来 —— 适合需要定制化 AI 应用的开发者。

LangChain提供了一站式的解决方案，好比是一把 “瑞士军刀”，不再需要为每一个任务找一个新工具。可以说 LangChain 是 LLM 应用开发的最后1公里。

LangChain核心模块

• 模型 I/O：统一不同 LLM（如 GPT、Claude、本地模型）的调用接口。

• 数据连接：将外部数据（文档、数据库、API）与 LLM 结合，支持检索增强生成（RAG）。

• 记忆（Memory）：管理对话历史或上下文（如短期记忆+长期存储）。

• 链（Chains）：将多个步骤串联成工作流（如：提问 → 检索 → 推理 → 输出）。

  链是将各个组件连接在一起的纽带。

• 代理（Agents）：让 LLM 自主选择工具（如计算器、搜索API）完成任务。

• 回调（Callbacks）：监控和调试模型交互过程。

为什么选择 LangChain

• 快速原型开发：用少量代码连接 LLM 与外部系统（如从 PDF 提取数据 → 分析 → 生成报告）。
• 灵活性：兼容主流 LLM 和工具（OpenAI、HuggingFace、向量数据库等）。
• 生产级支持：提供异步、流式输出、部署优化等能力。

LangChain为开发者集成了丰富的内置链组件，为开发者解决了重复编写代码的问题。

面对特定任务，如摘要或问答，LangChain 提供了专门的摘要链和问答链，简化了开发流程。Agent 的引入将工具和数据库的整合提升到了一个新的层次，使得开发者可以全心投入任务。借助 LangChain ，开发者还可以实现 LLM 与真实世界的在线数据增强，即 RAG（检索增强生成）。

LangChain为开发者提供了提供词的多种模板，这些模板是与各种应用、工具紧密集成的组件，其中包含了大量已经经过实际验证的提示词模板。

在 LangChain 中，组件是一个具有明确功能和用途的单元。每个组件都有其特定的职责，如处理数据的输入输出，转化数据格式。