小白入门大模型开发：用LangChain构建智能应用的全流程指南

一、为什么选择LangChain？

在大模型技术风起云涌的今天，LangChain作为一个开源框架，正在重塑开发者与AI的交互方式。这个诞生于2023年的创新工具，通过模块化设计实现了三个核心价值：

1. 模型无关性：支持OpenAI、Anthropic、Hugging Face等20+主流模型
2. 生态整合：无缝对接数据库、API、搜索引擎等外部工具
3. 开发效率提升：将传统NLP项目开发周期缩短70%以上

与直接调用API的传统方式相比，LangChain就像给开发者配备了智能助手，让复杂的模型组合变得像搭积木一样简单。

二、核心概念快速入门

1. 模型连接层

from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.9)  # 控制生成文本的创造性

• Temperature参数：0表示完全确定，1表示随机生成
• 支持本地部署模型（如LLaMA）与云端模型混合使用

2. 记忆模块

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory()
memory.save_context({
   
   "input": "你好"