【LangChain】框架解析

最新推荐文章于 2025-10-13 11:05:53 发布
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分类专栏： 人工智能教程 文章标签： langchain LLM应用开发 大语言模型 人工智能 Python
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🌟 前言

🏗️ 技术背景与价值

LangChain是由Harrison Chase于2022年开源的LLM应用开发框架，GitHub星标超70k。它解决了大语言模型（LLM）应用开发中的三大核心问题：上下文限制、数据实时性和任务复杂性。

🩹 当前技术痛点

  1. 上下文窗口限制：GPT-4最大上下文仅32k tokens
  2. 知识实时性不足：模型训练数据滞后
  3. 复杂任务处理难：单一Prompt无法解决多步推理
  4. 系统集成复杂：模型/工具/数据源对接繁琐

🛠️ 解决方案概述

LangChain提供四层技术栈：

  • 模型抽象层：统一接口调用不同LLM
  • 数据增强层：RAG架构突破上下文限制
  • 任务编排层：链式组合多步任务
  • 代理系统层：动态调用工具完成任务

👥 目标读者说明

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大模型学习笔记四：LangChain开发框架解析
谢白羽
02-23 3936
1、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2、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，etcTextr Embedding Models：文本向量化表示，用于检索等操作。
提升AI输出精度：深入了解Langchain输出解析器的应用
AI Agent 首席体验官
03-14 950
Langchain输出解析器是Langchain框架中的一个组件，主要用于将LLM(大型语言模型)生成的非结构化文本转换成结构化数据格式。这个功能非常重要，因为虽然LLM能够生成高质量的文本回答，但在许多应用场景中，我们需要将这些回答转换为特定的数据结构（如JSON、列表、字典等），以便进一步处理或集成到应用程序中。输出解析器允许开发者定义期望的输出格式，并提供指导LLM生成符合该格式输出的提示。然后，解析器会验证和转换生成的文本，确保它符合预期的数据结构。
一篇文章带你了解LangChain框架
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04-01 2708
LangChain是一个基于大语言模型用于构建端到端语言模型应用的框架，它提供了一系列工具、套件和接口，让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务，如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。英文描述：LangChain简化了LLM应用程序生命周期的各个阶段：开发阶段：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序，利用第三方集成和模板快速启动。生产化阶段：使用LangSmith检查、监控和评估您的链，从而可以自信地持续优化和部署。部署阶段：使用LangServe将任何链转化为API。
LangChain从入门到实践——LangChain介绍，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
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LangChain 是一个基于 python 语言的模块化、可组合、面向开发者的开源框架，旨在简化基于大型语言模型的应用程序开发。
Py之Langchain：Langchain(LLM大型语言模型应用程序框架/将LLMs个体进行flow的能力)的简介、安装、使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-21 6714
​ Py之Langchain：Langchain(LLM大型语言模型应用程序框架/将LLMs个体进行flow的能力)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 Langchai的简介 Langchai的安装 Langchain的使用方法 Langchai的简介 大型语言模型（LLMs）正在成为一种具有变革性的技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。然而，仅仅将这些LLMs用于独立应用通常是不够的，真正的力量在于将它们与其他计算或知识来源相结合。
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来源：分布式实验室在日常生活中，我们通常致力于构建端到端的应用程序。有许多自动机器学习平台和持续集成/持续交付（CI/CD）流水线可用于自动化我们的机器学习流程。我们还有像 Roboflow 和 Andrew N.G. 的 Landing AI 这样的工具，可以自动化或创建端到端的计算机视觉应用程序。如果我们想要借助 OpenAI 或 Hugging Face 创建基于大语言模型的应用程序，以前我...
LangChain框架详解
MrLi的博客
07-11 3037
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LangChain框架中的Chain与Agent详解：从理论到实践
嗨，欢迎来到我的 优快云 博客小天地！一名深耕多年的技术发烧友。在这里，我将把日常工作中积累的宝贵经验，从复杂架构设计的精妙之处，到代码优化的实战技巧，毫无保留地分享给大家。
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LangChain框架中的Chain与Agent详解：从理论到实践
LangChain深度解析以及主要应用场景
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LangChain 通过记忆、检索、智能代理、知识增强等能力，让 AI 在智能客服、文档检索、任务自动化、代码助手等场景得到广泛应用。未来，LangChain 还可以结合语音识别、强化学习、情感分析等技术，构建更强大的 AI 解决方案。而 LangChain 结合 LLM 和 Memory 组件，使智能客服具备长期记忆、上下文理解和动态决策能力，从而提供更自然的交互体验。Agent 允许 AI 自主决策、动态调用工具（API、数据库、搜索引擎等），使其具备更强的智能行为。建议尽快就医，避免症状加重。
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LangChain：构建智能应用程序的开源框架
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weixin_43737299的博客
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crystal_csdn8的博客
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LangChain 学习日志
2301_79280768的博客
07-15 1270
本文概述了 LangChain 框架。 详述了 LangChain 框架的基本三元组、LEDVR 工作流、链组件等，附带部分图片。
大模型开发框架 LangChain最全总结系列
ailiandeziwei的专栏
04-11 8504
假如我们想要用 openai api 对一个段文本进行总结，我们通常的做法就是直接发给 api 让他总结。但是如果文本超过了 api 最大的 token 限制就会报错。这时，我们一般会进行对文章进行分段，比如通过 tiktoken 计算并分割，然后将各段发送给 api 进行总结，最后将各段的总结再进行一个全部的总结。LangChain 很好的帮我们处理了这个过程，使得我们编写代码变的非常简单。# 导入os,设置环境变量。导入文本加载器、总结链、文本分割器及OpenAI模型import os。
自学大语言模型的应用程序框架Langchain（初入门）
qq_38915354的博客
05-13 5499
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。
全网最全：一文入门最热的LLM应用开发框架LangChain
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LangChain 的作者是 Harrison Chase，最初是于 2022 年 10 月开源的一个项目，在 GitHub 上获得大量关注之后迅速转变为一家初创公司。2017 年 Harrison Chase 还在哈佛上大学，如今已是硅谷的一家热门初创公司的 CEO，这对他来说是一次重大而迅速的跃迁。Insider 独家报道，人工智能初创公司 LangChain 在种子轮一周后，再次获得红杉领投的 2000 万至 2500 万美元融资，估值达到 2 亿美元。
LangChain框架学习总结
junerli的博客
05-06 2983
LangChain是一个用来基于语言模型开发应用的框架。我们相信，最强大、最与众不同的应用程序不仅会通过API调用语言模型，而且还会：数据感知：将语言模型连接到其他数据源代理性：允许语言模型与其环境交互LangChain为开发者提供了很多模块化的组件，但从组件的效果来看，它们的最终目的只有一个：协助开发者构造更合理、信息更为丰富的Prompt，来从LLM获得更为准确和详细的回答。LangChain自身并没有太高的技术壁垒，但它可以为我们省下许多的开发时间。
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`LangChain` 是一个由语言模型`LLMs`驱动的应用程序框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。 可以直接与 `OpenAI` 的 `ChatGPT` 模型以及 `Hugging Face` 集成。通过 `langChain` 可快速构建聊天机器人、生成式问答(`GQA`)、本文摘要等应用场景。
langchain框架dify
03-04
### LangChain框架与Dify集成使用指南 #### 集成概述 为了实现LangChain框架与Dify的有效集成，开发者需理解两者的工作原理及其交互方式。通过这种集成可以构建更强大的自然语言处理应用程序[^1]。 #### 安装依赖...
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