LangChain架构详解

最新推荐文章于 2025-10-23 10:29:35 发布
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#langchain #架构

LangChain架构详解

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概述

LangChain是一个由多个包组成的框架。本文档将详细介绍LangChain生态系统的架构组成，帮助开发者理解各个组件的作用和相互关系。

在这里插入图片描述

LangChain框架的分层组织架构图，展示了多个层级之间的互连部分

核心包架构

1. langchain-core 🏗️

定位： 基础抽象层

功能描述：

  • 包含不同组件的基础抽象和组合方式
  • 定义核心组件的接口，如聊天模型、向量存储、工具等
  • 不包含任何第三方集成
  • 依赖关系非常轻量级

核心特点：

  • 提供标准化的组件接口
  • 确保框架的稳定性和一致性
  • 为所有其他包提供基础抽象

适用场景：

  • 需要构建自定义组件时
  • 希望最小化依赖的轻量级应用
  • 框架扩展和集成开发

2. langchain 🧠

定位： 认知架构层

功能描述：

  • 包含构成应用程序认知架构的链和检索策略
  • 不是第三方集成
  • 所有链、代理和检索策略都是通用的，不特定于任何一个集成

核心特点：

  • 提供高级的应用程序构建块
  • 实现复杂的推理和决策逻辑
  • 支持多种应用程序模式

适用场景：

  • 构建复杂的AI应用程序
  • 需要高级推理能力的场景
  • 多步骤任务处理

3. 集成包 🔌

定位： 第三方服务集成层

功能描述：

  • 流行的集成有自己的包（如 langchain-openai、langchain-anthropic 等）
  • 可以进行适当的版本控制
  • 保持轻量级特性

核心特点：

  • 独立版本管理
  • 专门优化的集成
  • 减少不必要的依赖

主要集成包示例：

  • langchain-openai - OpenAI模型集成
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自学大语言模型的应用程序框架Langchain（初入门）
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LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。Be data-aware：将语言模型连接到其他数据源Be agentic：允许语言模型与其环境交互使用语言模型是迈出的重要第一步。通常，在应用程序中使用语言模型时，你并不会直接将用户输入发送给语言模型。相反，你可能会将用户输入组合成一个提示，并将该提示发送给语言模型。例如，在前面的例子中，我们传递的文本是硬编码的，要求输入一个制造彩色袜子的公司的名称。
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提示（Prompt）指的是模型的输入，这个输入一般很少是硬编码的，而是从使用特定的模板组件构建而成的，这个模板组件就是 PromptTemplate 提示模板，可以提供提示模板作为输入，模板指的是我们希望获得答案的具体格式和蓝图。聊天模型是语言模型的一个变体，聊天模型以语言模型为基础，其内部使用语言模型，不再以文本字符串为输入和输出，而是将聊天信息列表为输入和输出，他们提供更加结构化的 API。LangChain 提供了一个标准的代理接口，一系列可供选择的代理，以及端到端代理的示例。
深入解析 LangChain：架构、核心概念与实践详解
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什么是 LangChain？LangChain 是一个开源的应用框架，旨在简化使用大型语言模型（LLM）构建应用程序。作为一个语言模型的集成工具链，LangChain 提供标准接口来连接不同的语言模型，以及与外部工具和数据源的集成。简单来说，LangChain 让开发者能够方便地将LLM接入自己的程序，并串联起各种模块构建复杂的LLM驱动应用（如聊天机器人、问答系统、代码生成等)。
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了解Langchain的概念，业务框架，核心元素以及可能的应用场景等
LangChain详述（3）——架构
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LangChain使用简单，并拥有庞大的用户和贡献者社区，由LangChain实现的agents也具有一定代表性。但LangChain本身集成了大量供应商和组件，资料庞杂，理解起来颇有难度，内容也非常多，所以拆分为两张。本章先介绍LangChain概念、学习资料、架构和组件，为后续使用Agent创建Gradio做铺垫。
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▼最近直播超级多，预约保你有收获近期直播：《大模型 LangChain 框架技术架构和关键技术深度剖析》—1—LangChain 是什么？LangChian 是将 LLM 大模型、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起，进而可以自由构建 LLM 应用（AI Agents）的开发框架。总体来讲，LangChain 是 AI 智能时代基于 LLM 大模型的开发框架。第一、它是...
LangChain框架深度解析：定位、架构、设计逻辑与优化方向
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LangChain是一个面向大语言模型应用开发的统一框架抽象化复杂性：将LLM应用开发中的通用模式抽象为可复用组件标准化接口：提供统一的API接口，屏蔽不同LLM提供商的差异模块化架构：支持组件化开发，提高代码复用性和可维护性LangChain作为LLM应用开发的先驱框架，通过模块化架构统一接口和丰富生态，显著降低了AI应用开发门槛。其Runnable接口设计和分层依赖管理体现了优秀的软件工程实践。面向未来，LangChain需要在性能优化易用性提升和新兴技术适配方面持续演进。
Langchain架构原理浅谈
YELLOWAUG的博客
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所以Embedding model模型的选择很重要，用户输入查询或者问题信息，通过嵌入器转换成向量，把查询信息的向量与知识库的向量做比较，并通过提示词的形式输入LLM模型，最终通过LLM模型得到大胆。在使用Langchain的过程中发现，Langchain的原理图使用的是英文图片，流程的描述用词过于专业，所以这里我就用自己的理解来简单的表述Langchain的工作过程，希望对大家在使用Langchain开发应用的过程中有所帮助。在处理文本时，每个单词或短语都被转换为一个固定大小的向量。
LangChain框架介绍
dc爱傲雪和技术
06-04 1044
LangChain 的核心组件 模型 I/O 封装 LLMs：大语言模型 Chat Models：一般基于 LLMs，但按对话结构重新封装 PromptTemple：提示词模板 OutputParser：解析输出 数据连接封装 Document Loaders：各种格式文件的加载器 Document Transformers：对文档的常用操作，如：split, filter, translate, extract metadata, etc Text Embedding Models：文本向量化表
langchain架构
01-03
### LangChain架构详解 LangChain的设计旨在简化大型语言模型（LLM）的集成与应用开发过程。该框架的核心理念围绕着将提示词、大语言模型及其结果解析封装成模块化单元——即所谓的`Chain`[^2]。 #### Chain机制 在LangChain中，执行链负责接收输入数据并将其传递给预先配置好的一系列处理步骤。这些步骤可以涉及调用不同类型的模型或工具，并且能够根据需求动态调整。每次当有新的输入进入时，系统会依照既定顺序依次触发各环节的操作，在此期间妥善管理临时产生的中间产物及上下文环境信息[^1]。 #### 组件构成 - **Prompt组件**: 鉴于良好的提示工程对于发挥LLMs潜力的重要性，LangChain特别强调了Prompt的作用。它不仅支持基础版本的创建和编辑功能，还引入了一些高级特性来增强灵活性与效率，比如模板定制以及少样本学习的支持等[^3]。 - **Model Interface**: 为了确保兼容性和扩展性，平台定义了一套统一的标准接口用于连接外部API服务或是本地部署的语言预测引擎。这使得开发者可以根据具体项目的要求轻松切换底层实现而不影响上层逻辑结构。 - **Result Interpreter**: 输出解释器扮演着理解来自LLM响应的角色，它可以被编程为特定任务导向的形式，从而帮助应用程序更好地利用原始文本之外的价值。 #### 应用场景 借助上述提到的技术要素组合而成的整体解决方案，LangChain非常适合用来构建对话代理、自动化写作辅助程序以及其他任何依赖自然语言交互的任务流型态的服务产品。通过精心编排多个链条之间的协作关系，最终形成复杂而有序的工作流程网络，进而满足多样化业务场景下的智能化诉求。 ```python from langchain import LangChain, PromptTemplate, LLMChain prompt_template = "Translate the following English text to French: {text}" llm_chain = LLMChain(llm=your_llm_model) def translate_to_french(text): prompt = PromptTemplate(prompt=prompt_template).format(text=text) result = llm_chain.run(prompt) return result ```
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