LangChain入门指南：轻松掌握大模型应用开发，收藏必备技能！

LangChain是一个开源的大语言模型LLM应用开发框架通过模块化抽象与标准化接口简化复杂AI工作流的构建过程。本文介绍了LangChain的核心概念、架构、主要组件以及使用场景并通过实例展示了如何使用LangChain进行大模型应用开发。文章还讨论了大模型应用技术特点、开发前的准备工作以及基于RAG和Agent架构的开发方法。通过学习LangChain开发者可以更高效地构建复杂、高效且用户友好的基于大模型的应用为千行百业的智能化发展贡献力量。大模型相关的岗位应用开发是大模型最值得关注的方向应用为王学习LangChain框架高效开发大模型应用。介绍LangChain1.1 什么是LangChainLangChain是2022年10月由哈佛大学的Harrison Chase哈里森·蔡斯发起研发的一个开源框架用于开发由大语言模型LLMs驱动的应用程序。比如搭建“智能体”Agent、问答系统QA、对话机器人、文档搜索系统等。LangChain的发布比ChatGPT问世还要早一个月他那时候是怎么发现大模型要火的从这个启动日期也可以看出创始人的眼光这比ChatGPT问世还要早一个月呢他那时候是怎么发现大模型要火的占了先机的它迅速获得广泛关注和支持LangChain在Github上的热度变化LangChain在Github上的starhttps://github.com/langchain-ai/langchain简单概括LangChain ≠ LLMsLangChain 之于 LLMs类似 Spring 之于 JavaLangChain 之于 LLMs类似 Django 之于 Python顾名思义LangChain中的“Lang”是指language即大语言模型“Chain”即“链”也就是将大模型与外部数据各种组件连接成链以此构建AI应用程序。1.2 有哪些大模型应用开发框架呢截止到2025年7月26日GitHub统计数据LangChain这些工具里出现最早、最成熟的适合复杂任务分解和单智能体应用LlamaIndex专注于高效的索引和检索适合 RAG 场景。注意不是Meta开发的LangChain4JLangChain出了Java、JavaScriptLangChain.js两个语言的版本LangChain4j的功能略少于LangChain但是主要的核心功能都是有的SpringAI/SpringAI Alibaba有待进一步成熟此外只是简单的对于一些接口进行了封装SemanticKernel也称为sk微软推出的对于C#同学来说那就是5颗星1.3 为什么需要LangChain问题1LLMs用的好好的干嘛还需要LangChain在大语言模型LLM如 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等快速发展的今天开发者不仅希望能“使用”这些模型还希望能将它们灵活集成到自己的应用中实现更强大的对话能力、检索增强生成RAG、工具调用Tool Calling、多轮推理等功能。大模型默认不能联网如果需要联网用langchain。LangChain 为更方便解决这些问题而生的。问题2我们可以使用GPT 或GLM4 等模型的API进行开发为何需要LangChain这样的框架不使用LangChain确实可以使用GPT 或GLM4 等模型的API进行开发。比如搭建“智能体”Agent、问答系统QA、对话机器人、文档搜索系统等复杂的 LLM 应用。但使用LangChain的好处简化开发难度更简单、更高效、效果更好开发人员可以更专注于业务逻辑而无须花费大量时间和精力处理底层技术细节。学习成本更低不同模型的API不同调用方式也有区别切换模型时学习成本高。使用LangChain可以以统一、规范的方式进行调用有更好的移植性。现成的链式组装LangChain提供了一些现成的链式组装用于完成特定的高级任务。让复杂的逻辑变得结构化、易组合、易扩展你做过GPT或GLM4的API做过项目以后你再用langchain会更有感觉。问题3LangChain 提供了哪些功能呢LangChain 是一个帮助你构建 LLM 应用的全套工具集。这里涉及到prompt 构建、LLM 接入、记忆管理、工具调用、RAG、智能体开发等模块。学习 LangChain 最好的方式就是做项目。1.4 LangChain的使用场景学完LangChain如下类型的项目大家都可以实现项目名称技术点难度文档问答助手Prompt Embedding RetrievalQA⭐⭐智能日程规划助手Agent Tool Memory⭐⭐⭐LLM数据库问答SQLDatabaseToolkit Agent⭐⭐⭐⭐多模型路由对话系统RouterChain 多 LLM⭐⭐⭐⭐互联网智能客服ConversationChain RAG Agent⭐⭐⭐⭐⭐企业知识库助手RAG 本地模型VectorDB LLM Streamlit⭐⭐⭐⭐⭐比如医院智能助手比如万象知识库比如京东助手LangChain的位置项目类型1文档问答助手案例企业使用 LangChain 加载内部文档如员工手册、产品说明结合向量存储如 Pinecone实现语义搜索回答员工或客户的问题。示例新员工入职培训中销售岗位有哪些注意事项呢检索相关手册并生成自然语言回答。场景基于私有或外部数据构建问答系统。项目类型2智能助理开发案例LangChain 的 Agent 模块如 ReAct Agent结合工具完成任务。示例1用户请求调用天气 API、计算器和日历规划户外旅游活动。示例2结合使用Google Search、Firecrawl网页爬取工具实现“分析某股票趋势并生成报告”的任务场景构建自主决策的智能体执行复杂任务。项目类型3对话聊天机器人案例电商平台使用 LangChain 的 ConversationChain结合 ConversationBufferMemory记录用户历史对话提供个性化客服。示例用户问“推荐一款跑鞋”机器人根据之前提到的偏好如“喜欢轻量鞋”推荐合适产品。场景开发上下文感知的聊天机器人支持多轮对话。项目类型4数据分析与洞察生成案例金融分析师使用 LangChain 加载 CSV 数据结合 LLM 分析销售趋势生成自然语言报告。示例从销售数据中提取“哪些产品在特定地区销量最高”并生成可视化描述。场景处理结构化或非结构化数据生成报告或洞察。项目类型5多模态应用案例平台使用 LangChain 结合 CLIP 模型分析产品图片、视频等生成高质量回复。示例1教育平台分析教学视频和讲义生成互动式学习内容。示例2零售平台结合产品图片和描述回答“哪些产品适合户外使用”场景结合文本、图像、语音等多模态数据。项目类型6教育与学习助手案例在线教育平台使用 LangChain 构建数学助手结合 Wolfram Alpha 工具解答复杂公式。示例学生提问“积分的定义”LangChain 检索教材并生成逐步讲解。场景开发个性化教育工具支持学习和练习。项目类型7自动化工作流案例营销团队使用 LangChain 整合市场数据自动生成社交媒体帖子。示例从 CRM 数据生成客户跟进邮件结合日历安排发送时间。场景自动化复杂业务流程如报告生成、任务调度。项目类型8研究与创新案例研究者使用 LangChain 分析文献结合知识图谱提取跨领域的概念关系。示例从气候变化文献中提取关键趋势生成研究报告。场景支持学术或行业研究挖掘数据关联。1.5 LangChain资料介绍github地址https://github.com/langchain-ai/langchain官网地址https://www.langchain.com/langchain官网文档https://python.langchain.com/docs/introduction/中文文档https://www.langchain.com.cn/API 文档https://python.langchain.com/api_reference/Java版本https://github.com/langchain4j/langchain4j1.6 架构设计1.6.1 总体架构图V0.1 版本V0.2 / V0.3 版本图中展示了LangChain生态系统的主要组件及其分类分为三个层次架构(Architecture)、组件(Components)和部署(Deployment)。最底层是架构部分包括LangChain和LangGraph它们均开源(OSS)。中间层是组件部分标注为开源(OSS)的Integrations模块负责与外部工具或服务集成例如与API、数据库或第三方模型交互支持灵活扩展与适配。最顶层是部署部分包括LangGraph Cloud和LangSmith。其中LangGraph Cloud是商业化的云端解决方案支持跨平台部署与管理LangSmith后面介绍。版本的升级主要是往稳定性或兼容性、安全性上使劲了支持更多的大模型更安全。v0.2 相较于v0.1修改大概10%-15%。功能性上差不多。1.6.2 内部架构详情结构1LangChainlangchain-Core基础抽象和LangChain表达式语言 (LCEL)langchain-community第三方集成比如Model I/O、Retrieval、Tool Toolkit合作伙伴包 langchain-openailangchain-anthropic等。langchain构成应用程序认知架构的ChainsAgentsRetrieval strategies等构成应用程序的链、智能体、RAG。LangChain就是封装了一堆的API。langchain框架不大但是里面琐碎的知识点特别多。结构2LangGraphhttps://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/why-langgraph/LangGraph可以看做基于LangChain的api的进一步封装能够协调多个Chain、Agent、Tools完成更复杂的任务实现更高级的功能。LangGraph可以看做基于LangChain的api的进一步封装可以实现更高级的功能。未来会单拿出来。结构3LangSmithhttps://docs.smith.langchain.com/链路追踪。提供调试、交互式测试环境、评估和监控 LLM 应用程序等功能便于持续优化帮助你从原型阶段过渡到生产阶段。 与LangChain无缝集成起到运维或监控的功能。可视化的监控一些指标正是因为LangSmith这样的工具出现才使得LangChain意义更大要不仅靠一些API当然也可以不用用原生的API支持不住LangChain的热度。结构4LangServehttp://www.aidoczh.com/langchain/v0.2/docs/langserve/将LangChain的可运行项和链部署为REST API使得它们可以通过网络进行调用。Java怎么调用langchain呢就通过这个langserve。将langchain应用包装成一个rest api对外暴露服务。同时支持更高的并发稳定性更好。langserve做部署不用它的话我们也可以自己搞定所以重要性也就那样。总结LangChain当中最有前途的两个模块就是LangGraphLangSmith。LangChain能做RAG其它的一些框架也能做而且做的也不错比如LlamaIndex。所以这时候LangChain要在Agent这块发力那就需要LangGraph。而LangSmith做运维、监控。故二者是LangChain里最有前途的。2、开发前的准备工作2.1 前置知识1、Python 基础语法变量、函数、类、装饰器、上下文管理器模块导入、包管理推荐用pip或conda2、大语言模型基础了解什么是 LLM、Token、Prompt、EmbeddingOpenAI API 或其他模型提供商如 Anthropic、Cohere3、其它方面了解JSON等数据结构了解基本的程序执行流程能力2.2 相关环境安装1、安装Python或AnacondaLangChain基于Python开发因此需确保系统中安装了Python。方式1直接下载Python安装包。推荐版本为Python 3.10及以上Python官网https://www.python.org/方式2使用包管理工具如Anaconda进行安装。通过Anaconda可以轻松创建和管理虚拟环境为项目提供独立的依赖空间避免不同项目之间的依赖冲突。具体操作见本合集之前的系列文章。2、创建虚拟环境为了保持项目的独立性与环境的干净建议使用虚拟环境。可以在Anaconda中创建虚拟环境。具体操作见本合集之前的系列文章。验证Python版本在激活的虚拟环境中输入以下命令验证Python版本是否正确python --version3、如何下载安装包比如安装langchain包方式1使用pip指令基础指令# 安装包默认最新版 pip install langchain # 指定版本 pip install langchain0.3.7 # 批量安装空格分隔 pip install langchain requests numpy # 升级包 pip install --upgrade langchain # 卸载包 pip uninstall langchain # 查看已安装包 pip list高级操作# 国内镜像加速 解决下载慢 -i指定镜像源 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ langchain # 从本地/URL安装 pip install ./local_package.whl pip install https://github.com/user/repo/archive/main.zip方式2使用conda指令# 安装包默认仓库 conda install langchain # 指定频道如 conda-forge conda install -c conda-forge langchain0.3.7 # 更新包 conda update langchain # 卸载包 conda uninstall langchain # 查看已安装包 conda list-c是--channel的缩写conda用于指定包的安装来源渠道。conda-forge该源比官方默认渠道更新更快、包更全建议二者最好不好混用推荐先conda装基础包后 pip补充的顺序。# 检查包来源 conda list # Conda 安装的包显示频道pip 安装的显示 pypi4、PyCharm开发环境PyCharm作为专业的Python IDE具有强大的代码编辑、调试和版本控制功能。创建新的工程并设置Python解释器选择Anaconda环境。import langchain print(langchain.__version__) # 0.3.25import openai print(openai.__version__) # 1.81.0import sys #查看python的版本 print(sys.version) # 3.10.17 | packaged by conda-forge | (main, Apr 10 2025, 22:06:35) [MSC v.1943 64 bit (AMD64)]3、大模型应用开发大模型应用技术特点门槛低天花板高。3.1 基于RAG架构的开发背景大模型的知识冻结大模型幻觉随着 LLM 规模扩大训练成本与周期相应增加。因此包含最新信息的数据难以融入模型训练过程无法及时反映最新的信息或动态变化。导致 LLM 在应对诸如“请推荐当前热门影片”等时间敏感性问题。举例LLM在考试的时候面对陌生的领域答复能力有限然后就准备放飞自我了而此时RAG给了一些提示和思路让LLM懂了开始往这个提示的方向做最终考试的正确率从60%到了90%何为RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成检索-增强-生成过程检索可以理解为第10步增强理解为第13步这里的提示词包含检索到的数据生成理解为第15步。原始数据处理后得到的文件比较大不利于检索需要切割成一小片一小片的知识点。接着对这些知识进行向量化向量化以后存储到向量数据库。检索算法比如有向量相似度算法。从向量数据库检出的数据会存在噪声会有一些与答案无关的内容。我们需要用重排序的算法对知识进行整理生成的新的chunks结合原有的Prompt封装成新的提示词给到大模型产生最后答案。这些过程中的难点1、文件解析 2、文件切割 3、知识检索 4、知识重排序1、文件解析如果是pdf内部包含文件、图片、表格图片上还有文字需要处理。2、文件切割没有固定的格式3、在 RAG 应用中随着文档数量增加召回准确率会下降引入reranker重排器可对初步召回的较多 chunk如 top 20 或 top 50进行精排提高召回准确率防止LLM 处理无关信息减少时间和成本。此外与基于基本矢量搜索的 RAG 相比reranker增强型 RAG 的成本更高但与仅依靠LLM 生成答案相比它的成本低些。Reranker的使用场景适合追求回答高精度和高相关性的场景中特别适合使用 Reranker例如专业知识库或者客服系统等应用。不适合引入reranker会增加召回时间增加检索延迟。服务对响应时间要求高时使用reranker可能不合适。3.2 基于Agent架构的开发充分利用 LLM 的推理决策能力通过增加规划、记忆和工具调用的能力构造一个能够独立思考、逐步完成给定目标的智能体。举例传统的程序 vs AgentOpenAI的元老翁丽莲(Lilian Weng)于2023年6月在个人博客首次提出了现代AI Agent架构。一个数学公式来表示Agent LLM Memory Tools Planning Action比如打车到西藏玩。大脑中枢规划行程的你规划步骤1规划打车路线步骤2定饭店、酒店。。。调用工具调用MCP或FunctionCalling等API滴滴打车、携程、美团订酒店饭店记忆能力沟通时要知道上下文。比如定酒店得知道是西藏路上的酒店不能聊着聊着忘了最初的目的。能够执行上述操作。说走就走不能纸上谈兵。智能体核心要素被细化为以下模块1、大模型LLM作为“大脑”提供推理、规划和知识理解能力是AI Agent的决策中枢。大脑主要由一个大型语言模型 LLM 组成承担着信息处理和决策等功能 并可以呈现推理和规划的过程能很好地应对未知任务。2、记忆Memory智能体像人类一样能留存学到的知识以及交互习惯等这样的机制能让智能体在处理重复工作时调用以前的经验从而避免用户进行大量重复交互。短期记忆存储单次对话周期的上下文信息属于临时信息存储机制。受限于模型的上下文窗口长度。ChatGPT支持约8k token的上下文GPT4支持约32k token的上下文最新的很多大模型都支持100万、1000万 token的上下文 相当于2000万字文本或20小时视频1个Token对应约1.5-1.8个汉字。例如若中文文本包含1000个汉字则对应约1500-1800个Token。长期记忆可以横跨多个任务或时间周期可存储并调用核心知识非即时任务。长期记忆可以通过模型参数微调固化知识、**知识图谱结构化语义网络或向量数据库相似性检索**方式实现。以人作类比短期记忆在进行心算时临时记住几个数字长期记忆学会骑自行车后多年后再次骑起来时仍能掌握这项技能3、工具使用Tool Use调用外部工具如API、数据库扩展能力边界。4、规划决策Planning通过任务分解、反思与自省框架实现复杂任务处理。例如利用思维链Chain of Thought将目标拆解为子任务并通过反馈优化策略。5、行动Action实际执行决策的模块涵盖软件接口操作如自动订票和物理交互如机器人执行搬运。比如检索、推理、编程等。智能体会形成完整的计划流程。例如先读取以前工作的经验和记忆之后规划子目标并使用相应工具去处理问题最后输出给用户并完成反思。3.3 大模型应用开发的4个场景场景1纯 PromptPrompt是操作大模型的唯一接口当人看你说一句ta回一句你再说一句ta再回一句…场景2Agent Function CallingAgentAI 主动提要求Function Calling需要对接外部系统时AI 要求执行某个函数当人看你问 ta「我明天去杭州出差要带伞吗」ta 让你先看天气预报你看了告诉tata 再告诉你要不要带伞场景3RAG (Retrieval-Augmented Generation)RAG需要补充领域知识时使用Embeddings把文字转换为更易于相似度计算的编码。这种编码叫向量向量数据库把向量存起来方便查找向量搜索根据输入向量找到最相似的向量举例考试答题时到书上找相关内容再结合题目组成答案场景4Fine-tuning(精调/微调)举例努力学习考试内容长期记住活学活用。如何选择面对一个需求如何开始如何选择技术方案下面是个常用思路下面我们重点介绍下大模型应用的开发两类基于RAG的架构基于Agent的架构。4、LangChain的核心组件学习Langchain最简单直接的方法就是阅读官方文档。https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/通过文档目录我们可以看到Langchain构成的核心组件。两个红框内容是核心。中间的Integrations集成各种工具或云平台。4.1 一个问题引发的思考如果要组织一个AI应用开发者一般需要什么第1提示词模板的构建不仅仅只包含用户输入。第2模型调用与返回参数设置返回内容的格式化输出。第3知识库查询这里会包含文档加载切割以及转化为词嵌入Embedding向量。第4其他第三方工具调用一般包含天气查询、Google搜索、一些自定义的接口能力调用。第5记忆获取每一个对话都有上下文在开启对话之前总得获取到之前的上下文吧4.2 核心组件的概述LangChain的核心组件涉及六大模块这六大模块提供了一个全面且强大的框架使开发者能够创建复杂、高效且用户友好的基于大模型的应用。核心组件的说明核心组件1Model I/O这个模块使用最多也最简单Model I/O标准化各个大模型的输入和输出包含输入模版模型本身和格式化输出。以下是使用语言模型从输入到输出的基本流程。以下是对每一块的总结Format(格式化)即指代Prompts Template通过模板管理大模型的输入。将原始数据格式化成模型可以处理的形式插入到一个模板问题中然后送入模型进行处理。Predict(预测)即指代Models使用通用接口调用不同的大语言模型。接受被送进来的问题然后基于这个问题进行预测或生成回答。Parse(生成)即指代Output Parser 部分用来从模型的推理中提取信息并按照预先设定好的模版来规范化输出。比如格式化成一个结构化的JSON对象。核心组件2ChainsChain“链条”用于将多个模块串联起来组成一个完整的流程是 LangChain 框架中最重要的模块。例如一个 Chain 可能包括一个 Prompt 模板、一个语言模型和一个输出解析器它们一起工作以处理用户输入、生成响应并处理输出。常见的Chain类型LLMChain最基础的模型调用链SequentialChain多个链串联执行RouterChain自动分析用户的需求引导到最适合的链RetrievalQA结合向量数据库进行问答的链核心组件3MemoryMemory记忆模块用于保存对话历史或上下文信息以便在后续对话中使用。常见的 Memory 类型ConversationBufferMemory保存完整的对话历史ConversationSummaryMemory保存对话内容的精简摘要适合长对话ConversationSummaryBufferMemory混合型记忆机制兼具上面两个类型的特点VectorStoreRetrieverMemory保存对话历史存储在向量数据库中核心组件4AgentsAgents对应着智能体是 LangChain 的高阶能力它可以自主选择工具并规划执行步骤。Agent 的关键组成AgentType定义决策逻辑的工作流模式Tool是一些内置的功能模块如API调用、搜索引擎、文本处理、数据查询等工具。Agents通过这些工具来执行特定的功能。AgentExecutor用来运行智能体并执行其决策的工具负责协调智能体的决策和实际的工具执行。目前最热门的智能体开发实践未来能够真正实现通用人工智能的落地方案。这里的Agent就会涉及到前面讲的memory以及tools。核心组件5RetrievalRetrieval对应着RAG检索外部数据然后在执行生成步骤时将其传递到 LLM。步骤包括文档加载、切割、Embedding等Source数据源即大模型可以识别的多种类型的数据视频、图片、文本、代码、文档等。Load负责将来自不同数据源的非结构化数据加载为文档(Document)对象Transform负责对加载的文档进行转换和处理比如将文本拆分为具有语义意义的小块。Embed将文本编码为向量的能力。一种用于嵌入文档另一种用于嵌入查询Store将向量化后的数据进行存储Retrieve从大规模文本库中检索和查询相关的文本段落绿色的是入库存储前的操作。核心组件6CallbacksCallbacks回调机制允许连接到 LLM 应用程序的各个阶段可以监控和分析LangChain的运行情况比如日志记录、监控、流传输等以优化性能。回调函数对于程序员们应该都不陌生。这个函数允许我们在LLM的各个阶段使用各种各样的“钩子”从而达实现日志的记录、监控以及流式传输等功能。4.4 小结Model I/O模块使用最多也最简单Chains 模块 最重要的模块Retrieval模块、Agents模块大模型的主要落地场景在这个基础上其它组件要么是它们的辅助要么只是完成常规应用程序的任务。辅助比如向量数据库的分块和嵌入用于追踪、观测的Callbacks任务比如ToolsMemory我们要做的就是一个一个module去攻破最后将他们融会贯通也就成为一名合格的LangChain学习者了。下图展示了一个由LangChain Agent驱动的典型的大模型系统设计架构。上图所示的架构中用户通过服务器提供提示(Prompt)系统则通过索引Indexes也就是Retrieval检索信息。这些信息被用来更新系统的记忆(Memory)为处理用户的输入提供上下文。系统核心是模型(Model)其中包括一个大模型可能是用于理解和生成语言的AI。大模型通过链(Chains)与其他模型相连这可能意味着不同模型之间的信息流动和合作。在系统底部多个Agent负责执行具体任务。它们可以完成不同的操作并且可以独立工作。每个Agent都可能代表系统中的一个功能模块或服务。用户的提示被模型处理后系统产生输出(Output)并可能通过回调(Callbacks)触发额外的动作或处理这通常用于处理异步事件或在满足某些条件时执行特定的函数。整个过程形成了一个从输入到输出的循环涉及信息检索、记忆更新、模型处理和动作执行最终达到响应用户请求的目的。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 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