LangServe 完整使用指南：部署LangChain应用到生产环境

于 2025-06-13 18:49:08 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： langchain
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LangServe 完整使用指南：部署LangChain应用到生产环境

LangServe 是 LangChain 官方推出的部署工具，用于将 LangChain 应用（链、代理等）快速转化为生产级的 REST API。以下是深度使用指南：

一、核心功能概述
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AGI大模型（30）：LangChain链的基本使用
u013938578的博客
05-21 435
为开发更复杂的应用程序，需要使用Chain来链接LangChain中的各个组件和功能，包括模型之间的链接以及模型与其他组件之间的链接。 链在内部把一系列的功能进行封装，而链的外部则又可以组合串联。 链其实可以被视为LangChain中的一种基本功能单元。
LangServe入门指南 - 轻松部署LangChain应用的利器
2401_87458718的博客
09-26 1411
LangServe是LangChain生态系统中的一个重要工具,它可以帮助开发者将LangChain中的可运行对象(Runnable)和链(Chain)轻松部署为REST API。通过LangServe,你可以快速地将自己构建的LLM应用对外提供服务,而无需关心底层的部署细节。LangServe大大简化了LangChain应用的部署过程。无论你是在构建一个简单的API还是复杂的LLM应用,LangServe都能帮助你快速将其部署为生产就绪的服务。通过本文的介绍,相信你已经对LangServe有了初步的了解。
LangChain 详细介绍及使用场景
weixin_40400410的博客
08-14 1万+
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。中文文档：https://www.langchain.asia官方文档：https://python.langchain.com/docs/get_started/introductionModel。
LangChain系列使用指南：LangChain快速入门
2401_85378759的博客
12-13 1376
在本快速入门中，我们将向您展示如何： * 配置 LangChain、LangSmith 和 LangServe * 使用 LangChain 的最基本和常见组件：提示模板、模型和输出解析器 * 使用 LangChain 表达语言，这是 LangChain 构建的协议，有助于组件链接 * 使用 LangChain 构建一个简单的应用程序 * 使用 LangSmith 跟踪您的应用程序 * 使用 LangServe 提供您的应用程序
LangChain 介绍及相关组件使用总结
小毕超博客
06-25 1万+
`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的使用详解
王二的博客
07-23 1792
官方定义是：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是一个语言模型集成框架，其使用案例与语言模型的使用案例大致重叠，包括文档分析和摘要、聊天机器人和代码分析。简单来说，LangChain提供了灵活的抽象和AI优先的工具，可帮助开发人员将LLM应用程序从原型转化为生产环境。
轻松部署 LangChain 应用：使用 LangServe 构建 REST API
最新发布
AI Agent 首席体验官
03-20 400
LangServe 是一个由 LangChain 开发的工具，它允许开发者将 LangChain 链和应用程序作为 REST API 部署和提供服务。它主要用于简化 LangChain 应用程序的部署过程。LangServe 对于想要将 LangChain 应用程序集成到更大的系统或提供给其他开发者使用的团队特别有用。它简化了将 LLM（大型语言模型）应用程序部署为 API 的过程，使得这些应用程序可以更容易地集成到现有的软件架构中。
**利用LangServe快速部署LangChain应用：深入指南**
bhawfgrcbtwny的博客
12-03 1025
LangServe为开发者提供了一种高效的方法来部署和管理LangChain应用，并支持各种高级功能。
LangChain入门指南
lht0909的博客
04-27 3万+
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/
【LLM】Langchain使用[一]（模型、提示和解析器、存储）
发现问题，并解决问题，批判性思维
07-15 3673
为各种不同基础模型提供统一接口帮助管理提示的框架一套中心化接口，用于处理长期记忆（参见Memory）、外部数据（参见Indexes）、其他 LLM（参见Chains）以及 LLM 无法处理的任务的其他代理（例如，计算或搜索）。Models：从不同的 LLM 和嵌入模型中进行选择Prompts：管理 LLM 输入Chains：将 LLM 与其他组件相结合Indexes：访问外部数据Memory：记住以前的对话Agents：访问其他工具。
langchain 使用指南
BlueSocks152的博客
03-06 1189
官方定义是：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是一个语言模型集成框架，其使用案例与语言模型的使用案例大致重叠，包括文档分析和摘要、聊天机器人和代码分析。简单来说，LangChain提供了灵活的抽象和AI优先的工具，可帮助开发人员将LLM应用程序从原型转化为生产环境。
LangChain简单使用教程之搭建本地知识库AI问答
专注于Python编程技术的分享与交流，致力于帮助开发者提升编程技能，解决实际问题，探索Python的无限可能。
10-20 3156
LangChain是一个开源的框架，本身不提供 LLM，但是它可以让AI开发人员把像chatgpt这样的大型语言模型（LLM）和外部数据结合起来。LangChain 提供通用的接口访问 LLM，支持OpenAI, HuggingFace, 自定义api等多种LLM。听起来很复杂，但其实它很容易上手。下面我们就用LangChain+chatgpt搭建一个简单的本地知识库。
【大模型应用】langchain的使用学习记录
威化饼的一隅
02-09 1222
langchain的使用学习记录
初识LangChain的快速入门指南
Python老吕的博客
07-06 836
除了使用预定义的组件外，你还可以创建自定义组件来满足你的特定需求。自定义组件可以是一个函数、一个类或其他任何可调用对象。只要它接受文本作为输入并返回处理后的结果即可。# 在这里添加你的自定义处理逻辑# 例如：将文本转换为大写# 创建一个包含自定义组件的链# 使用链处理文本input_text = "这是一段需要处理的文本。在上面的示例中，我们定义了一个简单的自定义组件，它将输入的文本转换为大写。然后，我们创建了一个包含这个自定义组件和文本清洗组件的链，并使用链的run方法来处理文本。
langchain的基本使用
03-30 604
大模型开发框架，最基本、通用框架之一。langchain六大组成：1.模型，对模型的加载和使用。2.提示词，不同的任务使用不同prompt，管理和优化这些prompt。3.链，初步理解为具体任务中不同子任务之间的调用。4.数据增强的生成，数据增强生成涉及特定类型的链，首先与外部数据源交互以获取数据用于生成步骤。对长篇文字的总结和对特定数据源的提问/回答——即RAG，可以理解数据增强为一种特殊的链。5.代理，根据不同的指令采取不同的行动，直到整个流程完成为止。
大模型开发（一）：LangChain的使用
TANTANWANG的博客
02-19 1485
进入2025年，大模型开发已经成为IT行业中最热门的赛道，本系列文章将介绍大模型的开发，在此之前，最好具备一些大模型的相关知识，比如知道提示词工程有哪些、提示词微调有哪些，什么是Agents，什么是Function Call等。LangChain 由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架。
LangChain 中文入门教程
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qq_56591814的博客
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LangChain官方文档假如我们想要用openai api对一段文本进行总结，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可以很好的帮我们处理这个过程，代码也很简单。
最全面又最浅显易懂的Langchain快速上手教程（上）
2401_85373691的博客
06-11 1492
Langchain是一个基于大语言模型的应用开发框架，随着社区的快速成长，它现在已不仅仅是一个开发框架，更多的是一个LLM应用的基建工程，提供从开发到上线整个闭环流程的全程支持。所以当提到Langchain的时候，需要知道它起初只是一个比较简单的LLM应用开发框架，只是后来社区成长后，出现了一系列Langchain命名的项目，它们共同组成了现在的Langchain社区。
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