30分钟上手LangChain Go：从0到1构建你的AI对话助手-优快云博客

30分钟上手LangChain Go：从0到1构建你的AI对话助手

【免费下载链接】langchaingo LangChain for Go, the easiest way to write LLM-based programs in Go 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchaingo

你是否曾想过用Go语言快速开发一个能记住对话历史的AI应用？是否被复杂的LLM（大语言模型）API调用和对话状态管理搞得晕头转向？本文将带你从零开始，在30分钟内基于LangChain Go构建一个具备记忆功能的AI对话助手，无需深厚的AI知识，只需基础的Go编程能力。

读完本文你将学会：

如何配置LangChain Go开发环境
调用模型的基础方法
实现对话记忆功能（让AI记住上下文）
构建交互式命令行聊天应用
项目结构与核心模块解析

环境准备与项目初始化

安装LangChain Go

LangChain Go是Go语言实现的LLM应用开发框架，通过它可以轻松连接各类AI模型并构建复杂应用。首先确保你的开发环境满足：

Go 1.20+
Git
网络环境可访问模型API（或本地部署的Ollama等）

使用以下命令安装核心库：

go get github.com/tmc/langchaingo

项目完整代码结构可参考官方示例库：examples/

核心模块概览

LangChain Go的核心能力分布在多个功能模块中，理解这些模块有助于快速上手：

模块路径	功能说明
llms/	大语言模型接口，支持多模型
memory/	对话记忆管理，支持多种存储策略
chains/	工作流编排，串联多个LLM调用和工具
agents/	智能代理，支持工具调用和决策能力

第一个AI应用：基础对话功能

让我们从最简单的LLM调用开始，创建一个能响应单轮对话的程序。

单轮对话实现

创建main.go文件，导入必要的包并初始化LLM客户端：

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "log"

  "github.com/tmc/langchaingo/llms"
  "github.com/tmc/langchaingo/llms/[替代模型]"
)

func main() {
  // 初始化模型客户端（默认读取环境变量API_KEY）
  llm, err := [替代模型].New()
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }

  // 调用模型生成响应
  ctx := context.Background()
  response, err := llms.GenerateFromSinglePrompt(ctx, llm, 
    "用Go语言打印'Hello LangChain'的代码是什么？")
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }

  fmt.Println("AI响应:", response)
}

运行程序前需要设置API密钥：

export API_KEY="你的API密钥"
go run main.go

预期输出类似：

AI响应: package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("Hello LangChain")
}

完整示例代码可参考：examples/[替代模型]-completion-example/

实现对话记忆功能

上述基础示例只能处理单轮对话，无法记住上下文。接下来我们添加对话记忆功能，让AI能够理解多轮对话中的上下文关系。

对话记忆原理

LangChain Go提供了多种记忆实现，最常用的是ConversationBuffer（对话缓冲区），它会保存完整的对话历史。核心实现位于：memory/buffer.go

带记忆功能的聊天实现

修改main.go，添加记忆管理和交互式对话循环：

package main

import (
  "bufio"
  "context"
  "fmt"
  "log"
  "os"
  "strings"

  "github.com/tmc/langchaingo/chains"
  "github.com/tmc/langchaingo/llms/[替代模型]"
  "github.com/tmc/langchaingo/memory"
)

func main() {
  // 初始化LLM和对话记忆
  llm, err := [替代模型].New()
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  chatMemory := memory.NewConversationBuffer()
  
  // 创建对话链（自动管理记忆和对话流程）
  conversationChain := chains.NewConversation(llm, chatMemory)
  ctx := context.Background()
  reader := bufio.NewReader(os.Stdin)

  fmt.Println("带记忆功能的AI聊天助手（输入'quit'退出）")
  fmt.Println("----------------------------------------")

  for {
    fmt.Print("你: ")
    input, _ := reader.ReadString('\n')
    input = strings.TrimSpace(input)
    
    if input == "quit" {
      break
    }

    // 运行对话链，自动处理记忆和上下文
    result, err := chains.Run(ctx, conversationChain, input)
    if err != nil {
      fmt.Printf("错误: %v\n", err)
      continue
    }
    
    fmt.Printf("AI: %s\n\n", result)
  }
}

这段代码实现了：

对话历史存储在内存中
每次交互自动将历史上下文传递给模型
用户可通过命令行进行多轮对话

完整的带记忆聊天示例可参考：examples/tutorial-basic-chat-app/

项目核心模块解析

LangChain Go的强大之处在于其模块化设计，让我们深入了解构建对话助手时用到的关键模块。

核心模块架构

LangChain Go的主要功能模块如下：

langchaingo/
├── llms/          // 大语言模型接口（多模型支持）
├── chains/        // 工作流链（对话链/问答链等）
├── memory/        // 对话记忆管理
├── prompts/       // 提示词模板
└── agents/        // 智能代理（高级功能）

LLM模块

LLM模块提供了统一的模型调用接口，支持20+主流AI模型。以[替代模型]为例，核心实现位于：llms/[替代模型]/

主要功能：

文本生成（Completion）
聊天对话（Chat）
工具调用（Function Call）
提示词缓存（Prompt Caching）

记忆模块

记忆模块负责管理对话状态，除了基础的缓冲区记忆，还有：

ConversationBufferWindow：只保留最近N轮对话
ConversationTokenBuffer：按token数量限制记忆长度
持久化记忆：memory/alloydb/（数据库存储）

链（Chains）模块

链模块用于组合多个操作步骤，常见链类型：

ConversationChain：对话专用链（本文使用）
LLMChain：基础LLM调用链
SequentialChain：顺序执行多个链
RetrievalQA：检索增强问答（结合知识库）

高级功能与扩展方向

完成基础聊天助手后，你可以进一步探索这些高级功能：

本地模型部署

如果不想依赖外部API，可以使用Ollama部署本地模型：

import (
  "github.com/tmc/langchaingo/llms/ollama"
)

// 使用本地Ollama部署的模型
llm, err := ollama.New(ollama.WithModel("模型名称"))

完整示例：examples/ollama-chat-example/

多模态支持

LangChain Go支持处理图像等非文本输入（需要模型支持）：

// 处理图像输入（如支持视觉的模型）
content := []llms.Content{
  {
    Type: llms.ContentTypeImageURL,
    ImageURL: &llms.ImageURL{URL: "data:image/png;base64,..."},
  },
  {Type: llms.ContentTypeText, Text: "描述这张图片的内容"},
}

参考示例：examples/[替代模型]-mutil-content/

工具调用能力

让AI能够调用外部工具（如计算器、搜索引擎）：

// 定义工具
tools := []tools.Tool{
  tools.NewCalculator(),
}

// 创建工具调用代理
agent := agents.NewOpenAIFunctionsAgent(llm, tools)
executor := agents.NewExecutor(agent)

详细实现见：agents/openai_functions_agent.go

项目总结与下一步

通过本文，你已经掌握了使用LangChain Go构建基础AI对话助手的核心步骤：环境配置→基础调用→记忆实现→交互优化。关键代码位于：

主程序：examples/tutorial-basic-chat-app/main.go
对话链实现：chains/conversation.go
记忆管理：memory/buffer.go

进阶学习路径

提示词工程：学习如何通过prompts/模块创建更有效的提示词模板
检索增强：结合vectorstores/实现知识库问答
异步流式响应：参考examples/ollama-stream-example/实现打字机效果
Web界面集成：将命令行应用改造为Web服务

官方资源

完整文档：docs/
更多示例：examples/
API参考：pkg.go.dev/github.com/tmc/langchaingo

现在，你已经拥有构建更复杂AI应用的基础。尝试扩展这个聊天助手，添加自定义工具或连接到你的业务数据，创造更有价值的AI应用吧！

如果你觉得本文有帮助，请点赞收藏，并关注获取更多LangChain Go实战教程。下一期我们将探讨如何构建带知识库的智能问答系统。

【免费下载链接】langchaingo LangChain for Go, the easiest way to write LLM-based programs in Go 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchaingo

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考