大模型工程师学习日记（三）：LangChain基础知识，解锁大型语言模型的无限潜力！

前言：

       在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）如 OpenAI 的 GPT、Hugging Face 的模型等，正在改变我们与技术交互的方式。然而，仅仅使用这些模型生成文本还远远不够。如何将这些模型与外部工具、数据源和逻辑结合起来，构建更强大的应用程序，成为了开发者面临的新挑战。这就是 LangChain 的用武之地。

       LangChain 是一个开源框架，旨在简化与大型语言模型的交互，并帮助开发者构建复杂的应用程序。无论是聊天机器人、问答系统，还是自动化任务，LangChain 都提供了强大的工具和组件，让开发者能够更高效地实现这些功能。

       本文将带你深入了解 LangChain 的基础知识，包括其核心概念、典型应用场景、安装与配置方法，以及如何通过简单的示例快速上手。无论你是大模型的初学者，还是有一定经验的开发者，相信都能从本文中有所收获。下图是LangChain的整体框架结构。我将按照这个框架结构来，介绍LangChain。其中包含了。

• langchain-core：基本抽象和LangChain表达语言。
• langchain-community：第三方集成。

• • 合作伙伴包（例如 langchain-openai，langchain-anthropic 等）：一些集成已进一步拆分为仅依赖于 langchain-core 的轻量级包。

• langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
• langgraph：通过将步骤建模为图中的边缘和节点，使用LLMs构建稳健且有状态的多参与者应用程序。
• langserve：将LangChain链部署为REST API。
• LangSmith：一个开发平台，可让您调试、测试、评估和监控LLM应用程序。

Messages(消息)

一些语言模型将消息列表作为输入并返回消息。 有几种不同类型的消息。 所有消息都有 role、content 和 response_metadata