Langchain实战指南：从入门到精通AI链式编程！

必读经典：一文彻底搞懂什么是LangChain？

一、概念回顾

1. 是什么？

LangChain 是一个开源框架，LangChain中的"Lang"指大语言模型，“Chain"即"链”。旨在帮助开发者更高效地构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序。其核心思想是通过模块化设计，将语言模型与外部工具、数据源和流程连接起来，从而扩展模型的能力并支持复杂任务的自动化。也就是将大模型与其他组件连接成链，借此构建AI工程应用。

2. 能做什么？

🌐Model：提供多种语言模型的接口，方便开发者选择合适的模型并调用。
🔗Chains：支持多步骤模型调用流程，实现输入、调用API和存储输出。
🧠Memory：帮助模型记住上下文，让用户能进行多轮对话。
🛠Tools：为代理提供执行不同任务所需的工具扩展能力。
🤖Agent：让模型根据需求动态调用工具或API来完成任务。
💡Prompts：提供优化提示的工具，简化提示流程设计。
📚Indexes：通过构建索引提高用户查询相关内容的响应效率。

3. 优势劣势

优点

LangChain 是一个强大的框架，用于构建基于大语言模型（LLM）的应用程序，具有以下显著优势：

模块化和灵活性
LangChain 提供了高度模块化的组件，如 Models、Prompts、Chains、Memory 等，开发者可以自由组合这些组件，快速构建复杂的 LLM 应用，如聊天机器人、问答系统和代理程序。

丰富的集成支持
支持多种 LLM 提供商（如 OpenAI、Hugging Face、Anthropic）和外部工具（如搜索引擎、数据库、API），便于扩展功能。例如，可以轻松集成向量数据库（如 Pinecone、Weaviate）实现语义搜索。

链式调用（Chains）
通过将多个 LLM 调用或工具操作串联为工作流，简化复杂任务的处理流程。例如，先调用 LLM 生成搜索关键词，再用关键词调用搜索引擎获取结果。

记忆（Memory）管理
内置短期和长期记忆机制，支持会话状态的持久化，适用于多轮对话场景。例如，ChatMessageHistory 可以存储聊天记录，供后续交互参考。

代理（Agents）能力
支持动态调用工具根据用户输入完成任务，适合需要决策的场景。例如，代理可以自动选择调用计算器或维基百科 API 回答问题。

缺点

尽管功能强大，LangChain 仍存在一些局限性：

学习曲线较陡
模块化和灵活性带来较高的复杂度，新手需要时间熟悉组件交互和最佳实践。文档虽全面，但部分高级功能（如自定义代理）的示例不足。

性能开销
多层抽象（如链式调用）可能增加延迟，尤其在串联多个 LLM 或工具时。需要优化设计以减少不必要的步骤。

依赖 LLM 供应商
核心功能依赖第三方 LLM API（如 OpenAI），可能受限于供应商的费率、速率限制或服务稳定性。

调试困难
复杂的链或代理出错时，需逐层检查中间结果。缺乏内置的调试工具，开发者需手动记录或使用外部监控。

版本兼容性问题
快速迭代可能导致 API 变更，旧代码可能需要调整。例如，从 LangChain 0.1 到 1.0 的部分接口不兼容。

二、实战演练

Python

下载地址：https://www.python.org/downloads/

推荐版本≥3.8.0以上

Jupyter Notebook

交互式代码工具，支持markdown和多语言
官网：https://jupyter.org/install

langchain

官网：http://python.langchain.com

pip或者conda安装

持续输出~