一、为什么LangChain成了开发者的必备工具？

近两年，大语言模型（LLM）如ChatGPT、DeepSeek、Claude等掀起技术热潮，从日常的文案生成、图像绘制，到专业的代码编写、智能客服，几乎渗透到各行各业。随着模型调用成本持续降低，不少开发者已经开始尝试用OpenAI、DeepSeek的API搭建小应用，但很快就会陷入一系列实操困境：

• 提示词（Prompt）散落在代码中，既无法复用，长度一旦增长就难以维护；
• 不同大模型的API格式各异，想在项目中切换模型时，往往要大幅修改代码，耦合度极高；
• 要实现多轮对话、工具调用、知识库整合等复杂功能时，逻辑会变得混乱不堪，后期维护成本陡增；
• 提示词设计、模型调用、工具集成等环节缺乏统一标准，团队协作时容易出现规范冲突。

而LangChain的出现，正是为了解决这些问题。它将模型调用、提示词管理、记忆模块、外部工具集成等功能模块化、标准化，让不同模块可以像搭积木一样自由组合，极大降低了LLM应用开发的门槛。

二、LangChain到底是什么？

LangChain是一个基于Python的大语言模型应用开发开源框架，能帮开发者快速搭建稳定的项目架构。以下是LangChain技术体系的核心构成示意图：

LangChain的技术体系主要包含以下模块：

• langchain-core：封装了基础的聊天模型和核心组件，是整个框架的“地基”。
• integrations：集成了各大模型的专属包（如langchain-openai、langchain-anthropic），这些包由LangChain团队和模型方共同维护，确保轻量且兼容。
• langchain：提供了构建AI应用的“链（Chain）”、智能体（Agent）和检索器（Retriever），是实现复杂功能的核心工具。
• langchain-community：由社区维护的第三方集成包，覆盖了更多小众工具和模型，扩展性极强。
• langgraph：专为处理复杂任务流程设计的模块。它用“图（Graph）”来规划任务路线，让AI知道何时循环、何时分支，还能自动记录进度，比如电商客服的“咨询-售后-跟进”全流程就很适合用它实现。
• langsmith：LLM应用的全生命周期管理平台，从开发、测试到部署、监控全覆盖。它能清晰展示AI应用的每一步运行细节，不仅支持LangChain，任何LLM应用都能通过它监控。

目前LangChain支持两个主流版本：

• Python版（最成熟，社区生态最完善）；
• JavaScript/TypeScript版（适合前端和Node.js开发场景）。

三、LangChain核心模块详解

学习LangChain前，先搞懂这些核心概念和模块——它们不仅是框架的基础，也是AI应用开发的通用思路。下图展示了一个基于LangChain开发的应用的核心运行流程：

3.1 LLM接口：统一模型调用入口

LangChain最实用的功能之一，就是封装了不同大模型的调用方式，提供统一接口。这意味着你可以用几乎相同的代码调用OpenAI、DeepSeek、Anthropic等不同模型，切换时无需大幅修改代码。

例如，创建一个DeepSeek模型实例只需几行代码，和调用GPT-3.5-turbo的逻辑几乎一致：

from langchain_community.chat_models import ChatDeepSeek
# 创建大语言模型实例
llm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat")

3.2 PromptTemplate：提示词的“智能模板”

大模型的输出质量，很大程度上取决于提示词（Prompt）的设计。LangChain将提示词封装成“模板”，支持动态变量替换，避免硬编码，管理起来更灵活。

比如，你可以设计一个“个性化欢迎语”模板，根据用户姓名和场景动态生成内容：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 定义系统消息和用户消息模板
system_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是{platform}的智能助手，用户名为{name}")
])
user_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("human", "我想了解{topic}，能简单介绍下吗？")
])

# 组合模板并动态填充变量
combined_prompt = system_prompt + user_prompt
print(combined_prompt.invoke({
    "platform": "电商平台",
    "name": "张三",
    "topic": "退换货政策"
}))

3.3 Chain链：模块串联的“传送带”

Chain（链） 是LangChain的核心思想——它能把多个模块串起来，让上一步的输出自动成为下一步的输入，就像工厂的流水线一样。

比如，你可以用Chain将“提示词模板→LLM生成→结果解析”串联起来，一步完成“提问→回答”流程：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# 定义提示词模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("用3句话解释{concept}")
# 初始化LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
# 定义输出解析器（将LLM输出转为字符串）
parser = StrOutputParser()

# 用"|"串联模块，形成Chain
chain = prompt | llm | parser

# 调用Chain，得到结果
print(chain.invoke({"concept": "区块链"}))

3.4 RAG检索：让LLM“有依据”地回答

很多场景下，LLM需要基于特定文档（如公司手册、产品说明书）回答问题，但这些内容可能不在模型的训练数据中。这时，RAG（检索增强生成） 就能派上用场。

LangChain的RAG流程大致分为三步：

1. 加载文档：用内置的文档读取器（支持TXT、PDF、Markdown等格式）加载知识库；
2. 处理文档：分割文档、用嵌入模型（Embedding）将文本转为向量，存入向量数据库（如Pinecone、Milvus）；
3. 检索生成：用户提问时，先从向量数据库中找到相关文档片段，再让LLM结合这些片段生成回答（避免“幻觉”）。

例如，加载一份产品说明书作为知识库：

from langchain_community.document_loaders import UnstructuredFileLoader

# 加载PDF格式的产品说明书
loader = UnstructuredFileLoader("./产品说明书.pdf")
# 读取文档内容
documents = loader.load()
# 后续可继续处理（分割、向量化、存入数据库）

3.5 Memory记忆：让对话“有上下文”

LLM本身没有记忆能力，之所以能进行多轮对话（如ChatGPT），是因为系统会保存历史对话并传给模型。LangChain的Memory模块就实现了这一功能。

它能自动保存历史对话，还能根据需求压缩记忆（避免token消耗过高）。例如，ConversationSummaryBufferMemory会在对话过长时，自动将早期对话总结成摘要，只保留关键信息：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory

# 定义提示词模板（包含历史对话占位符）
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个智能助手，用自然语言友好回复用户。"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="history"),  # 历史对话占位符
    ("human", "{question}")
])

# 初始化记忆模块（设置最大token限制）
memory = ConversationSummaryBufferMemory(
    max_token_limit=500,  # 超过该限制时自动总结历史
    return_messages=True,
    llm=ChatOpenAI()  # 用于生成对话摘要的模型
)

# 初始化LLM和解析器
llm = ChatOpenAI()
parser = StrOutputParser()

# 构建Chain（先加载记忆，再串联其他模块）
chain = (
    {"question": lambda x: x["question"], "history": lambda x: memory.load_memory_variables({})["history"]}
    | prompt
    | llm
    | parser
)

# 模拟多轮对话
def chat(question):
    response = chain.invoke({"question": question})
    # 更新记忆（保存本轮对话）
    memory.save_context({"input": question}, {"output": response})
    return response

# 多轮对话示例
print(chat("我叫李四，是一名学生"))
print(chat("我刚才说我叫什么？"))  # 模型能记住姓名
print(chat("推荐一本适合我的编程书"))  # 结合“学生”身份推荐

3.6 Tool工具调用：让LLM“会干活”

LLM擅长文本生成，但不擅长实时计算、联网查询等任务。LangChain的Tool模块能让LLM调用外部工具（如计算器、搜索引擎、API接口），扩展能力边界。

整个过程由Agent（智能体） 主导：Agent会分析用户需求，判断是否需要调用工具、调用哪个工具，再根据工具返回结果继续处理（甚至多轮调用）。

例如，让LLM调用计算器解决数学问题：

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI

# 加载工具（这里加载“计算器”工具）
tools = load_tools(["calculator"])

# 初始化Agent
agent = initialize_agent(
    tools,
    ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo"),
    agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True  # 显示思考过程
)

# 让Agent解决数学问题（会自动调用计算器）
agent.run("3的3次方加上15的平方根，结果是多少？")

通过这些模块，LangChain让LLM应用开发从“零散拼接”变成“模块化组装”，无论是简单的对话机器人，还是复杂的智能客服、知识库问答系统，都能快速搭建。

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~

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

👉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CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN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！！