LangChain 是什么？

LangChain 是一个开源框架，旨在简化由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的创建。它提供了一套全面的工具、组件和接口，使开发人员能够构建具有上下文感知和推理能力的应用程序，这些应用程序可以将 LLM 连接到外部数据源和 API。通过将模块化组件链接在一起，开发人员可以更轻松、更灵活地创建复杂的应用程序，如聊天机器人、自主代理和数据分析工具。

主要特点

模块化组件： LangChain 为 LLM、提示模板、输出解析器和数据连接器提供了可组合的抽象，允许轻松定制和更换组件。
数据增强生成： 其核心功能是能够将 LLM 连接到外部数据源。这实现了检索增强生成（RAG），其中模型的响应基于具体的、最新的信息。
代理和工具使用： 开发人员可以构建使用 LLM 来推理应采取何种行动的代理。这些代理可以通过使用各种工具和集成（如搜索引擎、数据库和 API）与环境互动。
记忆： LangChain 为各种类型的记忆提供内置支持，使应用程序能够记住以前的交互并在对话中保持上下文。
广泛的集成： 该框架拥有一个庞大的生态系统，集成了数百个 LLM 提供商、数据存储和工具，使其具有高度的通用性。

使用案例

智能聊天机器人： 创建能够回答有关特定文档的问题、记住过去对话并与外部系统互动的复杂聊天机器人。
自主代理： 构建能够执行多步骤任务的代理，例如预订航班、进行研究或管理日历。
摘要： 开发用于总结长文档、文章或对话的工具。
数据分析： 创建能够使用自然语言查询结构化（SQL）和非结构化（NoSQL、文本文件）数据源的应用程序。
代码生成与分析： 构建能够根据自然语言提示理解和生成代码的工具。

入门指南

这是一个使用 Python 开始使用 LangChain 的简单“Hello World”示例。首先，您需要安装必要的库：

```bash pip install langchain langchain-openai

接下来，设置您的 OpenAI API 密钥并运行以下 Python 代码：

```python import os from langchain_openai import ChatOpenAI

确保设置您的 OPENAI_API_KEY 环境变量

os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = “your_api_key_here”

初始化模型

llm = ChatOpenAI()

使用提示调用模型

response = llm.invoke(“你好，世界！告诉我一个关于人工智能的有趣事实。”)

打印响应内容

print(response.content)

这个简单的脚本初始化了一个聊天模型并用它来生成响应，展示了 LangChain 框架的基本功能。

定价

核心的 LangChain 框架是开源的，并在 MIT 许可下免费使用。但是，可能会通过以下方式产生费用：

LLM API 使用： 各自的提供商（例如 OpenAI、Anthropic）将对通过 LangChain 进行的任何 API 调用收费。
LangSmith： LangChain 提供了一个名为 LangSmith 的配套平台，用于调试、测试、评估和监控您的 LLM 应用程序。LangSmith 采用免费增值模式，为开发者提供慷慨的免费套餐，并为更广泛的使用提供付费计划。

社区与生态系统

LangChain 在人工智能开发领域拥有最大、最活跃的社区之一。它的普及催生了一个由社区贡献的集成、教程和项目组成的庞大生态系统。该框架有 Python 和 JavaScript (LangChain.js) 两个版本，扩大了其可及性。这种强大的社区支持确保了该框架不断发展，并增加了新的功能和集成。

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