全球CTO俱乐部

2026-07-04

LangChain 是什么

一、核心定义

LangChain 是一套大语言模型（LLM）应用开发框架，专门用来把 ChatGPT、通义千问、Llama、Qwen 等大模型，封装成能落地的完整业务程序，解决大模型“只会单次问答、不能联网、不会调用工具、无记忆”的短板。

简单说：原生大模型只是聊天框，LangChain 给它加记忆、工具、数据库、流程编排能力。

二、诞生背景

直接调用 OpenAI/本地大模型接口只能做单次对话；

实际业务需要：记住历史对话、查本地文档、联网搜索、调用接口/数据库、多步骤任务串联，手写逻辑非常繁琐。

2022 年推出 LangChain，标准化整套开发组件，大幅降低 AI 应用开发成本。

三、五大核心模块（LangChain 基础组件）

1. Models 模型层

统一封装所有大模型调用接口，一套代码切换不同模型：

云端：OpenAI、阿里通义、文心一言、Claude
本地开源：Llama、Qwen、Mistral、GLM

统一输入输出格式，不用适配各家 API。

2. Prompts 提示词工程

封装提示词模板、动态变量填充、 Few-shot 示例管理，避免硬编码提示词。

例：PromptTemplate 传入用户问题+文档，自动生成完整问答提示。

3. Memory 记忆模块

解决大模型无上下文记忆问题，持久化对话历史：

ConversationBufferMemory：保存完整对话
SummaryMemory：长对话自动摘要压缩
可存内存、Redis、数据库，支持多用户独立会话

4. Chains 任务链路（核心）

把「提示词→模型→工具→记忆」串成一套自动化流程，分基础链和复杂链：

LLMChain：最简单：提示词 + 模型
RetrievalQA：RAG 知识库问答链（最常用）
SequentialChain：多步骤串行任务（先总结、再检索、再回答）

5. Agents 智能代理

让大模型自主判断什么时候调用外部工具，自动规划步骤：

工具支持：联网搜索、Python 代码执行、数据库查询、API、计算器、文件读写。

典型场景：用户问“上周上海天气并计算平均温度”，Agent 自动先搜天气、再调计算器，不用人工拆分步骤。

四、最主流落地场景

1. RAG 本地知识库问答（LangChain 最广泛用途）

上传 PDF/Word/网页，拆分文本→向量化存入向量库（Chroma、FAISS、Milvus），用户提问时检索相关片段再交给大模型回答，实现私有文档问答。

2. AI 智能客服：带长期对话记忆、自动查产品数据库

3. 智能数据分析：Agent 读取表格、运行代码计算数据

4. 自动化工作流：文档摘要、批量翻译、内容生成流水线

5. 本地私有化 AI：搭配开源大模型，离线部署企业内部系统

五、配套生态

1. LangGraph：LangChain 升级版，专门做复杂多分支 Agent 流程（循环、判断、多角色智能体），适合复杂任务

2. LangServe：把 LangChain 程序快速封装成 API 服务

3. LangSmith：调试、观测、评测 AI 链路的可视化平台

六、简单对比

直接调用 LLM API：只能单次问答，无工具、无记忆、无知识库
LangChain：标准化组件，快速搭建知识库、智能代理、业务流程，工业级开发框架

极简入门示例逻辑

用户上传公司手册 → 文本分割 → 向量入库

用户提问 → 向量检索匹配相关手册内容 → 拼接提示词交给大模型 → 带上下文回答，全程由 LangChain 各组件串联完成。

【声明】内容源于网络