为什么大厂都偏爱LangChain？一文深度剖析大模型开发框架秘诀

在当下大模型应用开发的浪潮中，LangChain宛如一颗璀璨之星，备受大厂青睐。本文将全方位拆解这一主流开发框架，带您深入领略其魅力。

一、为何LangChain如此受宠？

若从OpenAI的API着手构建大模型应用，开发者定会遭遇重重困境。Prompt管理混乱无序，调用逻辑错综复杂，多模型集成仿若天方夜谭，与外部工具对接困难重重，内存管理和调试追踪更是难上加难。

而LangChain的出现，宛如救星降临。它让开发者得以从繁琐的底层事务中解脱，专注于业务核心，仅需寥寥几行代码，便能实现核心功能，大大提升开发效率。

二、LangChain究竟是什么？

1. LLM技术栈设计思路

LLM技术栈主要由数据预处理、嵌入与向量存储、LLM终端和LLM编程框架四大板块构成。数据预处理为模型输入做准备，嵌入与向量存储助力数据高效处理，LLM终端负责与模型交互，LLM编程框架则提供开发便利。

LangChain之所以广受欢迎，在于其以链的概念内置标准化方案，开发者可直接取用封装好的组件，省时省力。

2. LangChain框架核心模块

LangChain框架包含诸多核心模块。langchain - core作为基础，为其他模块提供支撑；Integration packages用于集成各类工具；langchain是核心功能集合；langchain - community汇聚社区贡献；langgraph助力可视化。

此外，框架中的LangGraph和LangSmith也各有其能，LangGraph实现流程可视化，LangSmith则用于模型评估与管理，让整个框架功能更加完备。

三、如何运用LangChain？

1. 项目效果展示

以带RAG能力的ChatBot项目为例，通过图片展示，我们可以直观看到其交互方式与输出结果。用户与ChatBot一问一答，ChatBot凭借RAG能力，给出准确且丰富的回答，仿佛一位知识渊博的伙伴。

2. 关键步骤解析

该项目技术开发环境涵盖LangChain、Ollama、Qwen2.5和Jupyter。在基础构建阶段，搭建项目基础架构；智能链构建时，运用LangChain构建智能逻辑；交互式聊天框架构建，打造用户交互界面；最后应用程序运行，使ChatBot正式上线。

每个步骤都配有详细代码示例与注释，即便初学者也能轻松上手。

总之，LangChain在大模型应用开发领域优势尽显，无论是开发效率提升，还是功能实现的便捷性，都值得开发者深入研究与应用。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！