还在惊叹大模型？不如用LangChain+DeepSeek亲手打造更强大的AI应用！本文从核心概念、使用方法、竞品对比到快速上手，附带简易版RAG，一文讲透，小白也能看懂。
Github：github.com/langchain-a…
你是否也曾惊叹于 DeepSeek、ChatGPT 等大语言模型（LLM）的强大能力，但又苦于不知道如何将这种能力集成到自己的应用中？你是否想构建一个能连接外部知识库的问答机器人，或者一个能自主调用工具的智能代理？
如果你的答案是“是”，那么恭喜你，这篇文章就是为你准备的！今天，我们将深入探讨一个当下最火的AI开发框架——LangChain。
它就像AI世界的“乐高”，让你能轻松地将大模型、私有数据和外部工具“拼接”在一起，创造出无限可能。
本文将带你：
✅ 理解 LangChain 是什么：它解决了什么核心问题？
✅ 掌握 LangChain 怎么用：拆解其核心组件和使用方法。
✅ 洞悉 LangChain 的优缺点：与它的竞品相比，它好在哪，又有哪些不足？
✅ 实战 LangChain 快速上手：提供一个集成 DeepSeek 的保姆级教程。
什么是 LangChain？
简单来说，LangChain 是一个开源的、用于构建大语言模型（LLM）应用的开发框架。
想象一下，大模型（比如 DeepSeek）是一个超级聪明的大脑，但它被“关”在一个盒子里。它只知道训练时学到的知识，无法获取实时信息，也无法与外部世界互动（比如查询数据库、调用API）。
LangChain 的作用就是打破这个“盒子” 。它提供了一套标准的、可扩展的接口和组件，充当了“胶水”的角色，将这个聪明的大“脑”与各种外部资源连接起来。
通过 LangChain，你可以轻松实现：
- 与模型交互：用标准化的方式管理和优化你对模型的指令（Prompt）。构建应用链（Chains） ：将多个模型调用或工具使用串联起来，完成更复杂的任务。知识库问答（RAG） ：让模型能够“阅读”你的私有文档（PDF、TXT等），并基于文档内容回答问题。构建智能代理（Agents） ：赋予模型使用工具（如搜索引擎、计算器、API）的能力，让它像一个真正的人类助手一样自主决策和行动。
LangChain 怎么用？核心组件拆解
LangChain 的强大之处在于其模块化的设计。掌握了它的几个核心组件，你就掌握了构建AI应用的“命脉”。
① Models I/O：模型输入与输出
这是与大模型直接交互的模块。
- LLMs：这是对所有大语言模型的通用接口封装。我们这里将重点使用 DeepSeek。通过 LangChain，你可以用同样的方式调用 DeepSeek、OpenAI 等任何支持的模型。Prompts：提示词模板。你可以创建带有变量的模板，让代码更清晰、更易于复用。
② Chains：应用链
链（Chains）是 LangChain 的核心。它允许你将多个组件（甚至是其他链）按顺序组合起来，实现更复杂的逻辑。最基础的 LLMChain 就是将 Prompt 和 LLM 组合在一起。
③ Data Connection：数据连接（RAG 的基础）
这是实现“知识库问答”的关键。如果你想让模型回答关于某份内部文档的问题，就需要用到这个模块。
- Document Loaders：用于加载各种格式的数据（TXT, PDF, Web Page...）。Text Splitters：将长文档切分成小块，以便模型处理。Embeddings：将文本块转换为向量（数字表示），这里同样可以配置使用 DeepSeek 或其他服务提供的模型。Vector Stores：用于存储和高效检索向量的数据库（如 FAISS, Chroma）。Retrievers：负责根据用户问题，从向量数据库中检索最相关的文本块。
组合起来，就构成了强大的 检索增强生成（RAG） 流程：用户提问 -> 检索相关文档片段 -> 将问题和片段一起发给模型 -> 模型生成答案。
④ Agents：智能代理
这是 LangChain 最酷的功能！代理（Agents）不再遵循固定的执行链，而是让 LLM 自己“思考”需要采取什么步骤。
你可以给代理一套“工具”（Tools），比如：
- Google 搜索工具：用于查询实时信息。计算器工具：用于数学计算。数据库查询工具：用于从你的数据库中获取数据。
代理会根据用户的问题，自主决定调用哪个工具，并根据工具返回的结果，决定下一步行动，直到最终解决问题。
竞品对比：LangChain 的优缺点
没有完美的技术，LangChain 也不例外。
| 特性 | LangChain | LlamaIndex | Semantic Kernel (Microsoft) | 直接调用API |
|---|---|---|---|---|
| 定位 | 全能型AI应用开发框架 | 专注于RAG（知识库问答） | 面向企业级、语言无关的SDK | 基础模型能力 |
| 优点 | 功能最全面，社区庞大，集成度高，生态系统成熟，非常灵活。 | 在RAG领域更专注、更易用，文档清晰，对数据处理的优化更好。 | 微软背书，跨语言支持（C#, Python），设计思路清晰，适合企业集成。 | 最简单直接，完全可控，没有额外的抽象层。 |
| 缺点 | 抽象层次较多，有时被称为“胶水代码地狱”，学习曲线较陡峭，API变动快。 | 功能范围相对较窄，生态不如LangChain。 | 社区和生态系统相对较小，不如LangChain灵活。 | 所有复杂逻辑（如RAG、Agents）都需要手动实现，工作量巨大。 |
集成DeepSeek的实战例子
光说不练假把式！我们来构建一个简单的 “文档问答” 应用，它将读取一段文本，并能根据文本内容回答你的问题。
第一步：环境准备
首先，确保你安装了必要的库。
pip install langchain langchain_community langchain-deepseek faiss-cpu sentence_transformerslangchain, langchain_community: LangChain 核心库和社区库。langchain-deepseek: DeepSeek 相关的 SDK。faiss-cpu: 一个高效的向量检索引擎（cpu版对普通电脑友好）。sentence_transformers 是一个基于 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 的 Python 库，专注于将句子、段落或文本转换为向量表示（嵌入）第二步：设置你的 API Key
你需要从 DeepSeek 官网获取你的 API Key，并将其设置为环境变量。这是最安全、最推荐的做法。
# 临时设置环境变量export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx第三步：编写你的第一个 LangChain 应用
下面的代码将实现一个完整的 RAG 流程：
加载文本 -> 文本切分 -> 创建向量索引 -> 提问 -> 检索 -> 生成答案
import osfrom langchain_deepseek.chat_models import ChatDeepSeekfrom langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import FAISSfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.chains import RetrievalQA# --- 1. 准备你的知识库 ---# 假设这是你的一份内部文档内容knowledge_text = """当“运动无限”的激情遇上“气象万千”的成都，一场属于世界的体育盛宴即将到来。作为2025年第12届世界运动会的官方移动应用，“世运通”（Chengdu2025）于近日全新上线，这座城市的热情与世运赛事的精彩，都将浓缩在这一方小小的屏幕里，为全球用户铺就一条通往成都世运会的便捷之路。作为赛会官方移动服务应用平台，世运通以运动员为中心、以赛事为核心，为赛会的组织和运行提供一体化移动整合服务，集成了**门票预订、新闻资讯、世运指南**等20余项功能。"""# --- 2. 文本处理与向量化 ---# a. 切分文本text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)texts = text_splitter.split_text(knowledge_text)# b. 初始化 DeepSeek 的 Embeddings 模型，提示模型不存在时使用一下命令安装：# pip install huggingface-hub# huggingface-cli download sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 --local-dir ./weight/all-MiniLM-L6-v2# 也可以直接使用该链接下载后将其拷贝到 weight 目录 https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="./weight/all-MiniLM-L6-v2")# c. 创建向量数据库 (FAISS)# 这会把文本块转换成向量并存入索引，以便快速检索docsearch = FAISS.from_texts(texts, embeddings)# --- 3. 初始化 DeepSeek LLM ---llm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat")# --- 4. 创建 RetrievalQA 链 ---# 这是 LangChain 内置的标准问答链# 它会自动处理 "检索->提问" 的整个流程qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", # "stuff" 是最简单的链类型，会把所有检索到的文本塞给模型 retriever=docsearch.as_retriever() # 使用我们创建的向量数据库作为检索器)# --- 5. 开始提问！ ---query1 = "成都世运会用什么APP好？"result1 = qa_chain.invoke({"query": query1})print(f"问题: {query1}")print(f"答案: {result1['result']}\n")运行结果如下：
问题: 成都世运会用什么APP好？答案: 推荐使用“世运通”（Chengdu2025）APP，这是2025年第12届成都世界运动会的官方移动应用。它集成了门票预订、新闻资讯、赛事指南等20余项功能，是获取赛事信息和服务的权威平台。看！即使模型在训练时不知道这些信息，但通过我们提供的 knowledge_text，它也能准确地回答问题了！这就是 LangChain + RAG 的魔力。
总结
LangChain 毫无疑问是当前LLM应用开发领域的“头号玩家”。它通过强大的抽象和丰富的功能，极大地降低了开发门槛，让开发者能更专注于应用的创意和逻辑，而不是繁琐的底层实现。
虽然它有一定的学习曲线，但一旦你掌握了它的核心思想，就仿佛拥有了开启AI应用新世界大门的钥匙。
希望今天这篇文章能成为你 LangChain 之旅的坚实起点。不要犹豫，现在就动手，结合 DeepSeek 的强大模型能力，去创造属于你自己的 AI 应用吧！
