【程序员AI入门：应用】8.LangChain核心抽象全解析：从模型交互到工作流编排的模块化开发指南

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一、LangChain的认知架构：智能应用的积木式搭建体系

LangChain作为AI应用开发的“操作系统”，通过分层抽象将复杂的大模型应用拆解为可复用的组件，实现“像搭积木一样开发智能系统”。其核心架构分为基础层、逻辑层、记忆层、增强层、编排层五大层次，每层解决特定维度的问题，共同构建从数据输入到智能输出的完整链路。

二、基础层：连接模型与数据的底层基建

1. 模型抽象（Model Abstraction）：统一多模型接口

核心作用：屏蔽不同LLM供应商的差异，提供统一调用接口，支持动态切换模型（如从OpenAI切换到Hugging Face模型）。
技术实现：

from langchain.llms import OpenAI, HuggingFaceHub
# 调用OpenAI模型
llm_openai = OpenAI(temperature=0.7, model_name="gpt-4")
# 无缝切换至Hugging Face模型
llm_hf = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-xl", model_kwargs={
   
   "temperature":0.5})

商业价值：企业可根据成本（如GPT-4价格是Flan-T5的10倍）和场景动态选择模型，降低40%以上调用成本。

2. 文档抽象（Document Abstraction）：非结构化数据处理流水线

核心结构：

from langchain.schema import Document
document = Document(
    page_content="LangChain is a framework for LLM applications",
    metadata={
   
   "source": "whitepaper.pdf", "page": 12, "language": "en"}
)