开发者困境：
每次切换GPT-4→Claude就像重装操作系统想把"摘要生成"和"情感分析"串联起来？先写200行胶水代码想加个网络搜索功能？从零开始造轮子
LangChain的诞生正是为了解决这些LLM开发的'脏活累活'。
LangChain Introduction
LangChain是一个应用开发框架，专注于由LLM驱动的AI应用开发。
可以简化开发的每一个阶段。
基本功能
核心 = 大脑 + 躯体
- • 大脑: 提供了一套标准接口，可用来和各种LLM提供商的接口进行交互• 躯体: 提供了一套通用的可组合的组件，可用来快速构建复杂的LLM驱动的AI应用
关键能力
- • Model Interoperability(模型热插拔) - 🔌像更换手机SIM卡一样切换大模型——只需修改配置，无需重写代码• Composability(组件可组合性) - 通过LangChain表达式语言(LCEL)轻松将各种标准组件连接在一起• Real-time Data Augmentation(实时数据增强) - 可轻松地将LLM连接到外部数据源和工具从而实现实时的数据增强• Agent Creation(智能体创建) - 能够用来创建可自主使用工具和做决策的智能体
整体架构
LangChain整体采用模块化架构，各模块职责清晰。该架构不仅易扩展、易集成(与各种LLM供应商集成)，同时还保持了接口的一致性。
Package Structure
▲ LangChain生态像拼积木一样，主要包括：
• 基础块（core）• 高级功能块（langchain）• 社区扩展块（community）• 按需取用，自由拼接
LangChain生态由多个包组成,每一个都有特定的作用
- • langchain-core: 最核心最基本的抽象和LCEL原语(LangChain表达式语言)• langchain: 提供高级抽象(比如chains、agents、RAG等)• langchain-community: 包含社区维护的第三方集成工具(比如文档加载器、向量存储等)• Integration packages: 主流LLM提供商的接口的专有集成包(比如OpenAI, Anthropic等)• langgraph: 用于将LangChain组件组合编排成产品级应用程序的框架
• 主流LLM提供商的专有集成包
Runnable接口和LCEL
- • Runnable接口是LangChain设计的基石, 实现了与所有组件的标准化交互, 并通过LCEL实现各组件的组合
通过统一的Runnable抽象实现了
- • 统一的调用接口: 所有组件通过标准方法集(
invoke/ainvoke, stream/astream, batch/abatch)提供一致的使用体验• 并行化: 批处理操作batch• 异步支持: a(async)开头的方法ainvoke, astream, abatch等• 可组合性: 通过pipe语法实现各组件的组合实战对比
传统开发 vs LangChain开发
在评论区留下你的LLM开发痛点，我们会针对性解答
| 痛苦场景 | 传统开发 | LangChain方案 | 省力程度 |
|---|---|---|---|
| 模型迁移 | 重构所有API调用 | 修改llm = ChatOpenAI()→llm = ChatAnthropic() | ⏱️ 节省80%时间 |
| 功能流水线 | 手动处理JSON格式转换 | chain = prompt | model | parser | 🧩 代码减少70% |
🚀 实践建议：
🔥 5分钟快速验证：
- 安装核心包：
pip install "langchain-core>=0.2.0" langchain-openai2. 快速验证
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_openai import ChatOpenAIprompt = ChatPromptTemplate.from_template("帮我用{style}的风格写一篇关于{topic}的文案")# 可以通过设置 api_key 和 base_url 参数使用api_key = "使用的LLM的api key"base_url = "使用的LLM的 api 地址"llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", api_key=api_key, base_url=base_url)chain = prompt | llmprint(chain.invoke({"style":"幽默", "topic":"AI"}))⚠️ 注意：LangChain仍在快速迭代，生产环境建议锁定版本号
Reference
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