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LangChain 全面解析:定义、架构、应用与生态

1. LangChain 概述

LangChain 是由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月推出的开源框架,旨在简化基于大型语言模型(LLM)的应用程序开发。其核心目标是解决 LLM 在复杂任务中的局限性(如缺乏实时数据访问、多步骤推理能力弱),通过模块化设计将 LLM 与外部工具、数据源和业务逻辑无缝集成。截至 2025 年,LangChain 已在 GitHub 上获得超 70,000 星标,月下载量达 420 万次,成为 LLM 应用开发的主流工具。


2. 核心功能

LangChain 提供六大核心能力,覆盖 LLM 应用开发全生命周期:

  1. 模型抽象(Model Abstraction)

    • 统一接口支持多种 LLM(如 GPT-4、BLOOM、Hugging Face 模型),开发者可灵活切换模型而无需重构代码。
    • 区分 语言模型(生成文本)和 聊天模型(基于角色生成对话消息)。
  2. 链(Chains)

    • 核心创新点:通过逻辑链接将任务分解为多步骤流
http://www.dtcms.com/a/571979.html

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