LangChain基础概览

2023-2024年，随着LLM技术的爆发式发展，无数开发者和企业涌入这一领域。 2025年，大语言模型（LLM）已深度融入企业级应用开发，成为AI落地的关键技术。却很快发现了一个根本性矛盾：LLM本质上是基于过去数据的"经验总结者"，它无法获取实时信息，更无法访问企业私有知识库。当业务场景要求AI回答"最新政策解读"或"内部项目进度"时，传统LLM应用往往陷入"知识断层"的困境。 根据2025年Gartner最新报告，83%的AI应用失败源于"数据孤岛"问题，而非模型能力不足。LangChain正是为解决这一行业痛点而生——它不是简单的API封装，而是一套完整的开发范式，让开发者能够构建真正具备商业价值的LLM应用

LangChain与LLM

LangChain是一个开源的LLM应用开发框架，它通过组件化、可组合的架构，让开发者能够高效构建端到端的LLM驱动应用。简单来说，LangChain解决了“如何让大语言模型（LLM）真正理解并操作你的私有数据和业务系统”这一核心问题

LangChain是一个开源框架，允许开发人员将大语言模型（通义千问、deepseek、claude）与外部的系统和数据结合去完成更复杂的操作

解决数据孤岛

  • LangChain通过以下方式解决这一问题
    • 数据感知： 将语言模型连接到企业数据源（数据库、文档、API等）
    • 自主性： 允许语言模型与外部环境交互（查询数据库、调用API、执行计算等）
维度 LLM LangChain
数据访问 仅限于训练数据 可连接任意数据源：数据库、api、文档等
交互能力 单次问答、无状态 可轮询，有记忆和上下文
任务复杂度 简单问答，文本生成 复杂工作流、工具调用、自主决策
开发模式 api调用 组件化、管道式
可扩展性 有限、需要重写逻辑 模块化，易于迭代和扩展
  • 通俗含义
  • LangChain = JAVA框架springboot与apache camel结合体
  • LangChain = C++中ROS+GRPC

核心价值-重塑AI开发范式

  • LangChain的价值不在于它提供了多少功能，而在于它为LLM应用开发提供了一个系统化的框架，使开发者能够：
    • 组件化： 将复杂应用拆解为可复用的模块（模型、提示词、检索器、工具等）
    • 可组合： 轻松组合不同组件，构建复杂工作流
    • 可扩展： 随着业务需求变化，灵活调整应用结构

LangChain生命周期

  • LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：
    • 开发：使用 LangChain 的开源 构建模块、组件 和 第三方集成 构建您的应用程序。 使用 LangGraph 构建具有一流流式处理和人机协作支持的有状态代理。
    • 生产化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链，以便您可以持续优化并自信地部署。
    • 部署：将您的 LangGraph 应用程序转变为生产就绪的 API 和助手，使用 LangGraph Cloud。

LangChain组成结构

  • langchain-core: 基础抽象和LangChain表达式 (LCEL)。
  • langchain-community: 第三方集成。
  • 合作伙伴库（例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等）：一些集成已进一步拆分为自己的轻量级库，仅依赖于 langchain-core。
  • langchain: 组成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
  • LangGraph: 通过将步骤建模为图中的边和节点，构建强大且有状态的多参与者应用程序。与LangChain无缝集成，但也可以单独使用。
  • LangServe: 将LangChain链部署为REST API。
  • LangSmith: 一个开发者平台，让您调试、测试、评估和监控LLM应用程序。

LangChain核心组件

  • 模型包装器（模型输入、输出 model I/O）：与语言模型交互的接口
任何大模型应用程序的核心元素都是大模型，LangChain提供了与任何语言模型交互的构建块，包括组件：语言模型、提示模板、示例编译器、输出解析器等
  • 数据连接: 与特定应用程序的数据进行交互的接口
许多LLM程序，用户特定的数据不在大模型中，可能在外部系统或文档中。需要使用这些数据信息增强则存在几个关键模块：文档加载器、文档切分、文本嵌入、矢量、检索器等
  • 链(chains)：将组件组合实现端对端应用
链允许我们将多个组件组合在一起，创建一个单一、连贯的应用程序。
例如：创建一个链，接收用户输入，使用提示模板进行格式化，然后将格式化响应传给LLM。
并且可以把多个链组合、或者与其它组件组合一起构建复杂链
  • 记忆(memory):用于链的多次运行之间持久化应用程序状态
用于在链之间存储和传递信息，从而实现对话的上下文感知能力，实现链之间的协作，支持不同的内存存储后端，如字典、数据库等、也可以存储各种数据类型等，实现长对话上下文
  • 代理(Agents): 扩展模型的推理能力，用于复杂的应用调用序列
使用LLM作为大脑思考，自动决策选择执行不同的动作，最终完成目标任务，Manus就是一个AIAgent,包括了：Agent、工具tools、工具集tooikits、代理执行器AgentExecutor
  • 回调(Callbacks)
在大模型应用的很多阶段都允许额外的进行某些动作。比如日志记录、监控、代码回退、任务回退

六个组件形成了一个完整的LLM应用开发生态

  • Core 提供基础规则
  • Model I/O 处理模型交互
  • Retrieval 扩展知识边界
  • Agents 实现智能决策
  • Tools 连接外部世界
  • Memory 维护交互状态