
产品简介
LangChain是一个开源 Python/JavaScript框架,专为把大型语言模型快速嵌入到真实业务系统而设计。平台把“模型调用、数据检索、提示管理、记忆存储、工具调度”等常见环节抽象成可插拔的组件,开发者只需像搭积木一样把这些组件“链”在一起,就能在几小时内完成从原型到生产的跨越。LangChain 不绑定任何一家模型厂商,已内置 600 余种官方或社区集成,支持 OpenAI、Anthropic、Hugging Face、通义千问、文心一言等主流模型,也能对接企业私有的知识库、数据库、API 和内部系统。借助 LangChain,你可以让 LLM 记住多轮对话、实时检索最新文档、调用外部工具完成复杂任务,从而把原本需要数周才能落地的AI应用缩短到数天甚至数小时。
主要功能
- 统一模型接口:一行代码即可切换不同 LLM,无需重写业务逻辑。
- 提示模板引擎:支持变量注入、少样本示例、输出格式约束,降低提示词维护成本。
- 链式调用(Chains):把多个 LLM 调用、数据检索、工具执行串成流水线,自动传递上下文。
- 记忆管理:内置会话记忆、窗口记忆、摘要记忆,让聊天机器人具备长期上下文。
- 检索增强生成(RAG):自动将文档切片、向量化并存储到向量数据库,实现精准问答。
- Agent 智能体:让 LLM 自主决定调用哪些工具、执行哪些步骤,完成复杂多步任务。
- 600+ 现成集成:覆盖向量库、云存储、Slack、Notion、SQL/NoSQL、网络搜索等常见系统。
使用方法
- 安装:在终端执行
pip install langchain(如需全部依赖,用pip install "langchain[all]")。 - 获取模型 API Key:注册 OpenAI、Anthropic 等服务商并保存密钥到环境变量。
- 选择组件:根据需求挑选 LLM、提示模板、向量库、工具等模块。
- 编写链或Agent:用 LangChain 提供的链类或 AgentExecutor 把组件串起来。
- 运行与调试:在本地或 LangSmith 平台查看调用轨迹、评估效果、优化提示。
- 部署:通过 LangServe 或 LangGraph Platform 将链发布为 REST API 或聊天机器人。
应用场景
- 智能客服机器人:结合企业知识库,实现 7×24 小时精准回答客户问题。
- 内部知识问答:让员工用自然语言查询技术文档、规章制度、操作手册。
- 内容创作助手:根据关键词自动撰写营销文案、技术博客、产品说明书。
- 数据分析报告:连接数据库后,用自然语言提问即可生成可视化分析报告。
- 代码辅助开发:在 IDE 中集成,自动补全代码、生成单元测试、解释复杂逻辑。