【每天一个知识点】LangChain
“LangChain” 是一个用于构建由大语言模型（LLMs）驱动的可组合、可交互、多工具协作的智能应用开发框架。它不仅能管理 Prompt、上下文、记忆和工具，还支持构建复杂的“多步骤推理”任务流程。
一、LangChain 简介
1. 核心定位
LangChain 旨在把大语言模型作为决策引擎和控制中枢，支持你快速构建像 ChatGPT 插件、智能问答系统、智能体（Agent）等复杂任务应用。
2. 编程语言支持
主要支持 Python 和 JavaScript/TypeScript 两种语言版本，社区主要以 Python 为主。
二、LangChain 主要组成模块（Python版）
| 模块 | 作用描述 |
|---|---|
| PromptTemplates | 提示词模板构建与变量注入，适配不同任务语境 |
| LLMs/ChatModels | 封装 OpenAI、Anthropic、Cohere 等模型 |
| Chains | 把多个组件串联起来构成完整流程（如提问 → 搜索 → 回答） |
| Agents | 引入“工具调用”能力，通过思考和行动完成任务（如 ReAct Agent） |
| Tools | 第三方工具，如搜索引擎、Python 解释器、API 接口 |
| Memory | 会话记忆，适用于多轮对话场景 |
| Retrievers | 向量检索组件，支持 RAG 应用 |
| Document Loaders & Text Splitters | 文档读取与分块，用于知识库构建 |
三、典型使用场景
1. 文档问答系统（RAG）
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流程：文档 → 向量化 → 查询 → LLM 生成回答
-
模块：Document Loaders + FAISS/Chroma + Retriever + Chain
2. Agent 多工具智能体
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通过 ReAct Agent 实现“观察-思考-行动”闭环
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可调用：Google 搜索、Python 执行、网页抓取、数据库查询等
3. 任务编排（Multi-step Reasoning）
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使用
SequentialChain、RouterChain、ConversationChain等模块完成复杂任务分解与流程管理
四、LangChain 示例代码（RAG 简易文档问答）
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter# 加载文档并切分
loader = TextLoader("example.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
texts = text_splitter.split_documents(documents)# 构建向量库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(texts, embeddings)# 构建问答系统
retriever = db.as_retriever()
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=retriever)# 测试提问
query = "这篇文档讲了什么？"
response = qa.run(query)
print(response)
五、LangChain 与智能体系统的关系
| 特性 | LangChain 实现方式 |
|---|---|
| 工具调用 | 通过 Tools 与 AgentExecutor 完成 |
| 思维链推理（Chain of Thought） | 通过 Chain 的分步提示构建多轮逻辑链 |
| 多Agent协同 | 支持 MultiAgentChain 和外部任务调度引擎集成 |
| RAG 问答 | 与向量数据库 + Retriever 高度集成 |