LangChain 是一个用于开发大语言模型（LLM）应用的框架，它通过模块化设计简化了与LLM的交互、数据整合和流程管理。以下是其核心要点：
核心价值
- 标准化流程：提供构建LLM应用的通用模式（如链式调用、代理等）。
- 扩展性：支持多种LLM提供商（OpenAI、Hugging Face等）和外部工具集成。
- 上下文管理：处理长文本分割、记忆存储等复杂场景。
关键组件
- Models：统一接口调用不同LLM（如ChatGPT、Claude）。
- Prompts：模板化管理提示词，支持动态变量注入。
- Chains：将多个步骤组合成工作流（例如：提问→检索→生成）。
- Agents：让LLM自主选择工具（如搜索、计算）完成任务。
- Memory：维护对话历史或应用状态（短期/长期记忆）。
- Indexes：集成外部数据（文档/数据库）供LLM查询。
典型应用场景
- 问答系统：结合RAG（检索增强生成）回答领域问题。
- 自动化Agent：自动执行多步骤任务（如数据分析+报告生成）。
- 文档分析：处理PDF/网页等非结构化数据。
- 聊天机器人：支持复杂对话逻辑和个性化响应。
代码示例（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")
# 创建提示模板
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="为{product}写3个广告标语："
)
# 构建链
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# 执行
print(chain.run("智能手表"))进阶功能
- 工具集成：调用API、Python解释器等扩展能力。
- 回调系统：监控执行过程（如记录延迟、中间结果）。
- 评估组件：测试模型输出的准确性/相关性。
生态与替代方案
- LangChain生态：衍生库（LangServe部署、LangSmith监控）。
- 竞品对比：
- LlamaIndex：专注数据检索与RAG场景。
- Semantic Kernel（微软）：偏重企业级AI编排。
该框架适合需要快速构建复杂LLM应用的开发者，但需注意其抽象层可能带来性能开销，简单场景可直接调用原生API。
