7天掌握LangChain Go：从本地部署到智能应用开发
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchaingo 你还在为Go语言缺乏AI开发框架而烦恼吗？还在为本地运行大模型程序而束手无策吗？本文将带你7天从零掌握LangChain Go（Go语言的LLM应用开发框架），从环境搭建到实战项目，让你轻松构建企业级AI应用。读完本文你将获得：本地大模型部署能力、对话记忆实现方案、智能文档分析系统开发技巧，以及5个可直接商用的项目模板。
什么是LangChain Go
LangChain Go是Go语言版本的LLM（大语言模型）应用开发框架，它提供了一套完整的工具链，帮助开发者快速构建基于大模型的应用程序。与其他语言的LangChain相比，LangChain Go具有以下优势：
- 原生Go支持：完全使用Go语言开发，与Go生态系统无缝集成
- 本地优先：优先支持本地大模型部署，保护数据隐私
- 高性能：Go语言的并发特性使LLM应用运行更高效
- 丰富组件：提供agents/、chains/、memory/等核心模块
官方文档：docs/
开发环境搭建（Day 1）
安装Go环境
首先确保你的系统已安装Go 1.19或更高版本：
# 检查Go版本
go version
# 如果未安装，执行以下命令（以Ubuntu为例）
sudo apt update && sudo apt install golang -y
获取LangChain Go源码
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchaingo
cd langchaingo
项目结构概览：
langchaingo/
├── [agents/](https://link.gitcode.com/i/b06c4fce5d04b20f32ece1e6fb65ab39) # 智能代理模块
├── [chains/](https://link.gitcode.com/i/33ec4d5e99916ddc0adbf04c8e6a5e4c) # 链式调用模块
├── [llms/](https://link.gitcode.com/i/c1cdbcc023cb14ebab65f99ef019fe4e) # 大语言模型接口
├── [memory/](https://link.gitcode.com/i/ce6efa8cb7d44deace3e3197ea31fdf2) # 对话记忆模块
├── [examples/](https://link.gitcode.com/i/15a63bd88dc397cffe897ec58fcba4b7) # 示例程序
└── [docs/](https://link.gitcode.com/i/82fdb8d1a16156cf16a642acf14d5f57) # 官方文档
安装依赖
go mod download
本地大模型部署（Day 2）
Ollama安装与配置
Ollama是在本地运行大模型的最简单方式，支持Windows、macOS和Linux：
# 安装Ollama（Linux示例）
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
# 下载模型（以Llama 2为例）
ollama pull llama2
第一个LangChain Go程序
创建你的第一个LangChain Go程序，文件路径：examples/ollama-completion-example/ollama_completion_example.go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"github.com/tmc/langchaingo/llms"
"github.com/tmc/langchaingo/llms/ollama"
)
func main() {
// 初始化Ollama LLM，使用llama2模型
llm, err := ollama.New(ollama.WithModel("llama2"))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
ctx := context.Background()
// 生成文本
completion, err := llms.GenerateFromSinglePrompt(
ctx,
llm,
"Human: Who was the first man to walk on the moon?\nAssistant:",
llms.WithTemperature(0.8),
llms.WithStreamingFunc(func(ctx context.Context, chunk []byte) error {
fmt.Print(string(chunk)) // 流式输出
return nil
}),
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
_ = completion // 已通过流式输出打印结果
}
运行程序：
go run examples/ollama-completion-example/ollama_completion_example.go
你将看到类似以下输出：
The first human to set foot on the moon was Neil Armstrong, an American astronaut, who stepped onto the lunar surface during the Apollo 11 mission on July 20, 1969.
入门教程：docs/docs/getting-started/guide-ollama.mdx
核心模块解析（Day 3-5）
模型输入输出（Model I/O）
LangChain Go提供了统一的LLM接口，支持多种模型提供商：
- OpenAI：llms/openai/
- Ollama：llms/ollama/
- Mistral：llms/mistral/
- Google AI：llms/googleai/
切换模型示例：
// 使用OpenAI
import "github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
llm, err := openai.New()
// 使用Mistral
import "github.com/tmc/langchaingo/llms/mistral"
llm, err := mistral.New(mistral.WithAPIKey("your-api-key"))
配置指南：docs/docs/how-to/configure-llm-providers.md
对话记忆（Memory）
记忆模块允许AI记住对话历史，实现连贯对话：
// 创建对话记忆
chatMemory := memory.NewConversationBuffer()
// 添加消息到记忆
chatMemory.ChatHistory.AddUserMessage(ctx, "你好，我叫小明")
chatMemory.ChatHistory.AddAIMessage(ctx, "你好小明！有什么我可以帮助你的吗？")
// 获取对话历史
messages, _ := chatMemory.ChatHistory.Messages(ctx)
记忆模块源码：memory/
链式调用（Chains）
链式调用允许将多个LLM调用组合成一个工作流：
// 创建对话链
conversationChain := chains.NewConversation(llm, chatMemory)
// 运行链
result, err := chains.Run(ctx, conversationChain, "我叫什么名字？")
fmt.Println(result) // 输出：你刚才说你叫小明，对吗？
链模块源码：chains/
智能代理（Agents）
智能代理可以根据用户需求自动调用工具：
// 创建工具
tools := []tools.Tool{
tools.NewCalculator(), // 计算器工具
}
// 创建代理
agent := agents.NewMRKL(llm, tools)
// 运行代理
result, err := agents.Run(ctx, agent, "30的30%加上50的20%等于多少？")
fmt.Println(result) // 输出：19
代理模块源码：agents/
实战项目：智能聊天应用（Day 6-7）
项目结构
tutorial-basic-chat-app/
├── main.go # 主程序
├── go.mod # 依赖管理
└── README.md # 说明文档
完整项目示例：examples/tutorial-basic-chat-app/
核心代码实现
package main
import (
"bufio"
"context"
"fmt"
"log"
"os"
"strings"
"github.com/tmc/langchaingo/chains"
"github.com/tmc/langchaingo/llms/ollama"
"github.com/tmc/langchaingo/memory"
)
func main() {
// 初始化LLM
llm, err := ollama.New(ollama.WithModel("llama2"))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 创建对话记忆
chatMemory := memory.NewConversationBuffer()
// 创建对话链
conversationChain := chains.NewConversation(llm, chatMemory)
ctx := context.Background()
reader := bufio.NewReader(os.Stdin)
fmt.Println("智能聊天应用（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
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)
}
fmt.Println("再见！")
}
运行应用
cd examples/tutorial-basic-chat-app
go run main.go
进阶学习资源
官方教程
- 基础聊天应用：docs/docs/tutorials/basic-chat-app.md
- 代码审查助手：docs/docs/tutorials/code-reviewer.md
- 智能文档分析：docs/docs/tutorials/smart-documentation.md
- 日志分析器：docs/docs/tutorials/log-analyzer.md
示例项目
LangChain Go提供了丰富的示例项目：
- examples/chat-example/ - 基础聊天示例
- examples/sql-database-chain-example/ - 数据库查询示例
- examples/vectorstore-example/ - 向量存储示例
- examples/agent-example/ - 智能代理示例
社区资源
- 加入Discord社区：CONTRIBUTING.md
- 提交Issues和PR：CONTRIBUTING.md
- 贡献文档：docs/docs/contributing/documentation.md
总结与展望
通过本文的学习，你已经掌握了LangChain Go的核心功能和应用开发流程。从examples/ollama-completion-example/ollama_completion_example.go的简单调用，到examples/tutorial-basic-chat-app/的完整应用，你已经具备了构建企业级AI应用的基础。
接下来，你可以深入学习以下高级主题：
- RAG（检索增强生成）：vectorstores/
- 多模态模型应用：llms/googleai/
- 分布式部署方案：examples/
LangChain Go正在快速发展，定期查看README.md获取最新更新和功能。
如果你觉得本文对你有帮助，请点赞、收藏并关注项目更新。下期我们将探讨如何使用LangChain Go构建RAG应用，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
