LangChain 是一個用於開發大語言模型（LLM）應用的框架，它通過模塊化設計簡化了與LLM的交互、數據整合和流程管理。以下是其核心要點：
核心價值
- 標準化流程：提供構建LLM應用的通用模式（如鏈式調用、代理等）。
- 擴展性：支持多種LLM提供商（OpenAI、Hugging Face等）和外部工具集成。
- 上下文管理：處理長文本分割、記憶存儲等複雜場景。
關鍵組件
- Models：統一接口調用不同LLM（如ChatGPT、Claude）。
- Prompts：模板化管理提示詞，支持動態變量注入。
- Chains：將多個步驟組合成工作流（例如：提問→檢索→生成）。
- Agents：讓LLM自主選擇工具（如搜索、計算）完成任務。
- Memory：維護對話歷史或應用狀態（短期/長期記憶）。
- Indexes：集成外部數據（文檔/數據庫）供LLM查詢。
典型應用場景
- 問答系統：結合RAG（檢索增強生成）回答領域問題。
- 自動化Agent：自動執行多步驟任務（如數據分析+報告生成）。
- 文檔分析：處理PDF/網頁等非結構化數據。
- 聊天機器人：支持複雜對話邏輯和個性化響應。
代碼示例（Python）
from langchain_community.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 初始化LLM
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")
# 創建提示模板
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="為{product}寫3個廣告標語："
)
# 構建鏈
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# 執行
print(chain.run("智能手錶"))進階功能
- 工具集成：調用API、Python解釋器等擴展能力。
- 回調系統：監控執行過程（如記錄延遲、中間結果）。
- 評估組件：測試模型輸出的準確性/相關性。
生態與替代方案
- LangChain生態：衍生庫（LangServe部署、LangSmith監控）。
- 競品對比：
- LlamaIndex：專註數據檢索與RAG場景。
- Semantic Kernel（微軟）：偏重企業級AI編排。
該框架適合需要快速構建複雜LLM應用的開發者，但需注意其抽象層可能帶來性能開銷，簡單場景可直接調用原生API。
