怎么在大模型之上构建应用？构建人工智能上层应用的框架——langchain

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原创最新推荐文章于 2026-03-19 02:11:51 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

LangChain入门指南 LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。官方文档：https://python.langchain.com/en/latest/ 阅读详情

“langchain，在大模型之上构建应用的脚手架”

在大模型之上构建应用需要很多的步骤，比如文档加载，数据库读取，大模型加载，以及各个环节的连接等。

因此，就有了langchain这个开发框架，它的功能就是把大模型开发过程中需要的常见问题整合在一块，方便开发者。

当然，不使用langchain是否能构建上层应用？

答案是可以，但会很麻烦。

01、什么是langchain?

简单来说，langchain是一款开发框架，它的作用就是简化开发者的开发流程，让开发者能够把精力集中在具体的业务中，而不是一大堆繁杂的准备工作中。

举例来说，构建一个人工智能的应用，可能既需要文字生成，又需要图片处理，还需要进行分类等；这时一个大模型可能无法同时满足这几个要求。

因此，如果要同时调用多个大模型的功能，这时每一个大模型都需要接口调用处理等。

比如，在大模型的加载中就有第三方服务比如chatGPT，通义千问等；还有开源模型的加载，比如huggingface上的开源模型，还有一些本地大模型服务部署的框架如ollama/gpt4all/llstudio等，还包括自己开发的大模型框架，如使用pytorch，tensorflow开发的模型。

不同的模型具有不同的加载方式，如果全部自己手动开发，那么将会耽误大量的时间，而且还可能存在各种问题。

再加上当前大模型+知识库的爆火，有知识库给大模型做资料库，这时就需要把知识库集成到应用中。就一个知识库就涉及到文档加载，向量数据库，资料存储与搜索等多个功能。

这些功能很重要，但它们都属于具体业务的支撑技术，这样就会导致开发人员需要大量的时间和精力来处理这些边缘又重要的任务。

因此langchain就出现了，langchain封装了很多技术细节，开发者只需要按照它的要求进行简单的调用就可以完成以上功能，大大简化了开发人员的流程。

02、langchain的核心功能模块

模型(model i/o)

模型模块的功能主要就是各种模型的加载，由langchain官网提供了多种模型的加载包，比如通过网络调用openAI的接口，调用huggingface接口和自定义模型接口等。

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提示(prompt)

提示的作用就是prompt工程，因为当前的大模型还不够智能，所以良好的提示词会获得更好的回应。因此，就诞生了提示词工程，其作用就是更好的提问。

索引(index)

索引模块的作用主要用来加载外部文档，比如知识库，搜索引擎等。此模块可以从外部网络中加载文档并输入到大模型中，以助于可以让我们得到更好的处理结果；文档格式也是多种多样，比如txt，word，pdf，数据库等。

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内存(memory)

这里内存的作用是用来记录历史记录，在大模型的交互中大模型本身没用记录历史提问的功能，所以需要自己做历史记录，然后再次访问的时候，把历史记录一块带着。

链(chain)

链是langchain中的核心模块，其作用是把多个步骤串成一条调用链，比如先获取用户输入之后，先调用知识库获取资料，在调用文本生成模型生成文本，再调用图片生成功能生成图片等。

链就可以把上述功能给串起来，简化操作，即把上层的输出作为下层的输入。

代理(agent)

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在应用的构建中可能会用到很多第三方的功能或插件，比如需要搜索功能就要调用谷歌或百度的搜索接口，需要控制机械手臂完成动作也需要调用其接口。

而这就是代理模块的作用，也叫做AI agent，作用相当于大模型的手和脚，也是大模型与工业领域结合的方向。

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