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langchain

2025-06-23

ai

让学生体验到一种自己在亲身参与掌握知识的情感，乃是唤起少年特有的对知识的兴趣的重要条件。当一个人不仅在认识世界，而且在认识自我的时候，就能形成兴趣。没有这种自我肯定的体验，就不可能有对知识的真正的兴趣。——苏霍姆林斯基

https://github.com/langchain-ai/langchain
https://python.langchain.com/docs/introduction/

LangChain：LLM 应用开发的强力引擎与生态基石

@langchain-ai/langchain 是当前最受关注的开源 LLM 应用开发框架之一，专为构建由大语言模型（LLM）驱动的复杂应用而设计。它为开发者提供了丰富的组件抽象、端到端的流水线整合能力，以及强大的生态扩展性，是 LLM 时代“AI 应用工程”的事实标配。

一、什么是 LangChain？

LangChain 是一个专注于 LLM（大语言模型）应用开发的 Python 框架。它的理念是——让开发者像搭积木一样，快速组装出复杂的 AI 应用，并高效集成检索、工具调用、多模型交互、记忆、数据存储等高级能力。

LangChain 适用于如下场景：

  • 构建智能问答、RAG（检索增强生成）、多智能体、数据分析、对话机器人、自动化办公等 AI 应用
  • 快速集成多种 LLM、向量数据库、外部工具、插件与自定义工作流
  • 实现生产级的 LLM 应用链路（如多轮对话、上下文管理、函数调用、Agent 推理等）

二、核心特性

1. 模块化与可扩展性

LangChain 将 LLM 应用拆解为多个可插拔的模块，包括：

  • LLM/ChatModel：支持 OpenAI、Anthropic、Llama、Qwen、Baichuan、Mistral 等主流模型
  • PromptTemplate：灵活的提示词模板与参数化
  • Memory：多种记忆机制，支持上下文追踪、长对话、缓存等
  • Chains：将多个模块/步骤串联为复杂流程，实现“思维链”推理
  • Agents：智能体架构，支持自动选择和调用工具、API、插件等
  • Tools：丰富的外部工具/函数/插件集成
  • VectorStores：集成 FAISS、Chroma、Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant、Elasticsearch 等主流向量数据库
  • Retriever：灵活的检索与融合策略（RAG）

2. 丰富的生态与集成能力

  • 支持本地与云端各类 LLM
  • 支持主流数据源、知识库、API、搜索引擎、网页/文档解析等
  • 丰富的社区插件与模板，快速落地各种场景
  • 集成 LangSmith（可视化调试、监控）、LangGraph（多智能体工作流）、LangServe（服务化部署）等官方配套项目

3. 工业级能力

  • 标准化接口，易于二次开发与迁移
  • 支持异步、流式输出、分布式应用
  • 详细文档与大量教程，社区活跃、案例丰富

三、为什么选择 LangChain？

  1. 极致工程效率：只需专注业务逻辑，复杂的 LLM 应用链路交给 LangChain 处理。
  2. 全流程覆盖：从数据准备、提示词工程、工具集成、检索、记忆、Agent 到生产部署全链路支持。
  3. 生态繁荣：拥有活跃的开源社区、众多贡献者、大量真实案例和丰富的协作资源。
  4. 适合创新和生产：无论是原型验证还是企业级应用落地，LangChain 都能胜任。

四、典型应用场景

  • 智能问答与知识管理（RAG）
  • 多轮对话机器人
  • 自动化办公与流程自动化
  • 智能客服与个性化推荐
  • 多智能体协作系统
  • 数据分析与文档解析
  • AI 助手、Copilot 类产品

五、上手指南

  1. 安装

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    pip install langchain

  2. 基础用法示例

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    from langchain.llms import OpenAI
    from langchain.chains import LLMChain
    from langchain.prompts import PromptTemplate

    llm = OpenAI()
    prompt = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
    print(chain.run("cats"))

  3. 进阶开发

六、生态与社区

  • GitHub Star 数十万，贡献者众多
  • 活跃的 Discord、Twitter、Open Issue/PR 社区
  • 大量企业、团队、个人在生产环境中落地 LangChain
  • 丰富的 教程、指南、API 参考

七、结语

LangChain 已成为 LLM 应用开发领域的“基建工程”。无论你是 AI 开发新手，还是希望将大模型快速落地到生产环境的企业技术团队，LangChain 都能极大提升你的开发效率与创新能力。
强烈建议关注并尝试 LangChain，用它开启你的 AI 应用开发之路！

项目主页：https://github.com/langchain-ai/langchain