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LangChain极速入门：用Python构建AI应用的新范式

—— 让语言模型成为你的开发助手

最近AI非常的火，而 LangChain 可以说是给开发AI 应用提供了无限可能。

为什么需要LangChain？

在GPT-4、Llama等大模型爆发的时代，开发者面临新挑战：

# 传统直接调用API的局限
response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}]
)
# 但如何实现：记忆对话？访问网络？执行代码？组合多模型？

👉 LangChain提供了模块化组件和编排框架，解决AI应用开发的三大痛点：

1. 上下文管理（记忆/检索）
2. 外部工具集成（搜索/数据库/API）
3. 任务链式执行（顺序/分支/循环）

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核心组件图解

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快速上手（Python版）

1️⃣ 安装

pip install langchain-core==0.2.0 langchain-openai==0.3.0

2️⃣ 基础链式调用

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI# 创建链
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{topic}是什么？")
model = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")
chain = prompt | model  # 管道操作符# 执行链
response = chain.invoke({"topic": "LangChain"})
print(response.content)  # 输出完整解释

3️⃣ 连接外部工具

from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun# 创建搜索工具
search = DuckDuckGoSearchRun()# 组合模型与工具
search_chain = prompt | model | search  # 模型生成搜索词 -> 执行搜索print(search_chain.invoke({"topic": "2024年AI领域突破"}))

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实战：构建天气查询助手

from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, create_react_agent# 定义天气API工具
def get_weather(city: str):# 伪代码：调用真实天气APIreturn f"{city}天气：25℃，晴"tools = [Tool(name="Weather", func=get_weather,description="查询城市天气"
)]# 创建ReAct智能体
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)# 执行对话
result = agent_executor.invoke({"input": "北京和上海哪边更适合户外活动？"
})
print(result["output"])
# 输出：模型会思考："需要先获取两地天气→比较结果→给出建议"

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高级技巧

1. 记忆管理 - 自动保存对话上下文

   from langchain.memory import ConversationBufferMemory
   memory = ConversationBufferMemory()
   agent_executor.memory = memory
   

2. 检索增强（RAG） - 连接私有知识库

   from langchain_community.vectorstores import FAISS
   retriever = FAISS.load_local("my_data").as_retriever()
   

3. 异步处理 - 并行调用多个模型

   async for chunk in chain.astream({"topic": "区块链"}):print(chunk, end="", flush=True)  # 流式输出
   

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性能优化贴士

1. 缓存机制 - 减少重复调用

   from langchain.cache import SQLiteCache
   import langchain
   langchain.llm_cache = SQLiteCache(".langchain.db")
   

2. 流式传输 - 提升用户体验

   for chunk in chain.stream({"topic": "太空探索"}):print(chunk.content, end="")
   

3. 量化评估 - 使用LangSmith平台

   export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
   export LANGCHAIN_API_KEY="your-api-key"
   

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为什么开发者爱用LangChain？

• 标准化接口：统一对接30+模型提供商（OpenAI/Anthropic/Mistral等）
• 可视化调试：通过LangSmith查看调用链路
• 生态丰富：200+现成组件（PDF解析器/SQL生成器等）

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