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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。

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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