当前位置：首页 > news >正文

【字节跳动】LLM大模型算法面试题：什么是 LangChain？LangChain 包含哪些核心概念？

news 2025/9/27 6:05:28

文章目录

LangChain核心概念全解析：从组件到实战（附代码与流程图）
- 一、什么是LangChain？
- 二、LangChain的7大核心概念
- - 1. 模型（Models）：LLM能力的“发动机”
  - 2. 提示（Prompts）：引导LLM的“指令模板”
  - 3. 链（Chains）：串联组件的“流水线”
  - 4. 记忆（Memory）：对话状态的“存储器”
  - 5. 工具（Tools）：扩展LLM能力的“外挂”
  - 6. 代理（Agents）：自主决策的“执行者”
  - 7. 文档加载与处理：连接私有数据的“桥梁”
- 三、核心概念关系流程图
- 四、面试高频考点总结
- - 考点1：LangChain的核心价值是什么？
  - 考点2：Chain和Agent的区别是什么？
  - 考点3：RAG（检索增强生成）在LangChain中如何实现？涉及哪些核心组件？
- 五、核心总结

LangChain核心概念全解析：从组件到实战（附代码与流程图）

在LLM应用开发中，LangChain是绕不开的核心框架——它像“乐高积木”一样，将大语言模型（LLM）与外部资源（数据、工具）、交互逻辑（记忆、流程）模块化，让开发者能快速搭建从简单对话到复杂智能代理的各类应用。

字节跳动等企业在面试中常考察LangChain的核心概念与实践，本文系统拆解其核心组件，附案例代码与流程图，助力面试与实战。

一、什么是LangChain？

LangChain是一个用于构建LLM驱动应用的开源框架，核心解决两大问题：

1. LLM的原生局限：LLM默认无法访问实时数据、缺乏长对话记忆、不能直接调用工具（如计算器、数据库）；
1. 开发效率问题：手动处理“LLM与外部资源的交互”“多步骤任务拆解”等逻辑繁琐且易出错。

通过“组件化封装+标准化接口+可组合流程”，LangChain让开发者能像搭积木一样组合功能，快速实现“带记忆的对话机器人”“文档问答系统”“自动调用工具的智能代理”等复杂应用。

二、LangChain的7大核心概念

LangChain的核心概念围绕“数据输入→处理→交互→输出”全链路设计，每个组件都是可复用的模块：

1. 模型（Models）：LLM能力的“发动机”

定义：对各类大语言模型的封装，包括文本生成模型（LLMs）、聊天模型（Chat Models）、嵌入模型（Embedding Models）等，统一接口便于切换不同模型（如从GPT-3.5切换到文心一言）。
核心作用：负责核心的文本生成与理解，是应用的“大脑”。
案例代码：

from langchain.llms import OpenAI  # 文本生成模型
from langchain.chat_models import ChatOpenAI  # 聊天模型（更适合对话）
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings  # 嵌入模型（将文本转向量）# 初始化OpenAI文本模型
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", temperature=0.7)
print(llm.predict("解释什么是LangChain"))  # 生成文本# 初始化聊天模型（更适合多轮对话）
chat_model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
print(chat_model.predict("用一句话总结LangChain的作用"))  # 聊天式生成

2. 提示（Prompts）：引导LLM的“指令模板”

定义：对输入到LLM的文本进行结构化封装，支持动态参数填充，解决“硬编码指令不灵活”的问题。
核心作用：精准控制LLM的输入格式（如“总结”、“翻译”、“推理”），提升输出质量。
案例代码：

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.prompts.chat import ChatPromptTemplate# 基础提示模板（带变量）
summary_template = PromptTemplate(input_variables=["text"],template="请用简洁的中文总结下面的内容：{text}"
)
prompt = summary_template.format(text=