LLM 大模型企业应用实战 -- 初识LangChain

关注

原创最新推荐文章于 2026-08-14 16:54:41 发布 876 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【LLM】LangChain基础使用（构建LLM应用） note LangChain应用开发框架，支持python和typescript语言；可以帮助生成prompt模板，并通过代理充当其他组件（如提示模板、其他大语言模型、外部数据和其他工具）的中央接口。 LangChain可以直接与 OpenAI 的 text-davinci-003、gpt-3.5-turbo 模型以及 Hugging Face 的各种开源语言模如 Google 的 flan-t5等模型集成。文章目录 note 一、LangChain介绍二、LangChain的应用 1. 集成LLM 阅读详情

LLM大模型与AI应用的粘合剂。

1 langchain是什么以及发展过程

LangChain是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序的过程，也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。

2022年10月25日开源
54K+ star
种子轮一周1000万美金，A轮2500万美金

11个月里累计发布200多次，提交4000多次代码

2 langchain能做什么和能力一览

模型 A
构造提示词 -> LLMs -> 模型生产结果 -> 结果处理 -> 最终结果

模型 B
构造提示词 -> LLMs -> 模型生产结果 -> 结果处理 -> 最终结果

模型 N...
构造提示词 -> LLMs -> 模型生产结果 -> 结果处理 -> 最终结果

Langchain I/O系统

+------------+                +------------------------+                +------------+
|            |       输入      |    +--------------+    |      输入       |            |
|  用户输入  | -------------> |    |    prompt    |    | -------------> |    LLMs      |
|            |                |    +--------------+    |                |            |
|            |                |                        |                |            |
|            |       输出      |    +--------------+    |      输出       |            |
|            | <------------- |    |    Output    |    | <------------- |            |
+------------+                |    |    Parsers   |    |                +------------+
                              |    +--------------+    |
                              +------------------------+
                                   Langchain I/O系统

解决大模型各种问题的提示词工程方案之一
提供了与LLMs交互的各种组件，极大提升开发效率
可以以文件方式加载提示词、链等，方便共享提示词和做提示词版本管理
提供丰富的链式工具箱

LLMs & Prompt

提供了目前市面上几乎所有 LLM 的通用接口，同时还提供了提示词的管理和优化能力，同时也提供了非常多的相关适用工具，以方便开发人员利用 LangChain 与 LLMs 进行交互。

Chains

LangChain 把提示词、大语言模型、结果解析封装成 Chain，并提供标准的接口，以便允许不同的Chain形成交互序列，为 AI 原生应用提供了端到端的 Chain

Retrieval-Augemented Generation

检索增强生成式，一种解决预训练语料数据无法及时更新而带来的回答内容陈旧的方式。LangChain提供支持检索增强生成式的Chain。使用时，这些 Chain 会首先与外部数据源进行交互以获得对应数据，然后再利用获得的数据与 LLMs 进行交互。典型应用场暴如：基于特定数据源的问答机器人。

Agent

对于一个任务，代理主要涉及让 LLMs 来对任务进行拆分、执行该行动、并观察执行结果，代理会重复执行这个过程，直到该任务完成为止。LangChain 为代理提供了标准接口，可供选择的代理，以及一些端到端的代理的示例

Memory

chain 或 agent 调用之间的状态持久化。LangChain 为内存提供了准接口三并提供了↖系烈COn的内存实现

Evaluation

LangChain 还提供了非常多的评估能力以允许我们可以更方便的对 LLMs 进行评估

3 langchain的优劣

3.1 优点

平台大语言模型调用能力，支持多平台多模型调用，为用户提供灵活选择
轻量级SDK(python、javas生一起将LLMs与传统编程语言集成持
多模态支持，提供多模态数据支持，如图像、音频等

3.2 缺点

学习曲线相对较高
文档相对不完善，官方文档不是很完善
缺乏大型工业化应用实践

4 langchain开发环境搭建

4.1 为啥用Python？

高级的接近人类语言的编程语言，易于学习
动态语言
直译式语言，可以跳过编译逐行执行代码广泛应用于web应用、软件、数据科学和机器学习
AI方向的主流语言
活跃的python社区
数据巨大且丰富的库

4.2 环境要求

Python

= 3.8.1，推荐 3.10.12
https://www.python.org/downloads/

安装 jupyter

参阅：安装使用教程

安装 LangChain

官网：https://python.langchain.com

命令安装

$ pip install langchain
$ conda install langchain -c conda-forge

也可以使用VS code/PyCharm的jupyter插件启动。

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套《LLM大模型入门+进阶学习资源包》，扫码获取~

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍