LangChain

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专为构建基于大语言模型（LLM）的应用程序设计。

收录时间：
2025-03-25
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产品介绍

LangChain是由前Robust Intelligence工程师Chase Harrison于2022年推出的开源框架，专为构建基于大语言模型（LLM）的应用程序设计。它通过标准化组件与灵活集成能力，成为企业实现智能客服、自动化报告等复杂任务的首选工具。其核心目标是为开发者提供“AI乐高”，降低大模型应用开发门槛。

适用人群

• AI开发者：需快速集成多模型与外部工具链的工程团队
• 企业技术部门：期望通过模块化设计优化现有AI系统的架构师
• 数据分析师：需结合私有数据实现检索增强生成（RAG）的场景
• 学术研究者：探索多智能体协作与复杂任务编排的创新方案

核心功能与技术实现原理

功能模块技术原理说明应用场景示例
检索增强生成（RAG）通过向量数据库（如FAISS）索引文档，实时检索外部数据并注入模型上下文企业知识库问答、法律条款解析
多模型兼容抽象化接口支持OpenAI、Hugging Face等模型，动态切换无需重构代码跨平台对话系统、成本优化方案
链式任务编排使用LCEL语言定义顺序/并行执行链，自动管理中间状态与错误回退自动化报告生成、多步骤数据分析
动态代理系统基于强化学习优化工具调用策略，实现API、数据库等外部资源的自主决策供应链调度、智能运维决策
上下文记忆管理内置ConversationBufferMemory模块，持久化存储对话历史与实体关系多轮医疗咨询、个性化推荐系统

工具使用技巧

  1. 提示词工程优化
    • 使用FewShotPromptTemplate注入领域示例，提升模型输出稳定性（例：法律文档解析中预设判例模板）
    • 通过ChatPromptTemplate组合系统指令与用户输入，控制生成风格

  2. 链式调用提速
    • 采用SimpleSequentialChain将数据清洗、模型推理与结果格式化串联，减少人工干预
    • 利用langsmith监控各环节性能，识别耗时瓶颈（如向量检索延迟）

  3. 安全增强实践
    • 对敏感数据启用TextSplitter分段处理，避免隐私泄露
    • 使用Pydantic 2.0强化输入验证，拦截恶意提示词注入

访问地址

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