本文详细介绍了LangChain框架，一个用于开发大语言模型驱动应用的开源工具。文章对比了多种LLM开发框架，重点讲解了基于RAG和Agent的架构开发方法，以及纯Prompt、Agent+Function Calling、RAG和Fine-tuning四种应用场景。最后阐述了LangChain的核心组件及如何根据需求选择合适的技术方案，为开发者提供全面的大模型应用开发指南。

1、LangChain概述

❝

LangChain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、企业私有知识库等。

常用的LLM开发框架

开发语言	开发框架	stars数量	推荐指数
Python	LangChain	112k	⭐⭐⭐⭐⭐
Python	LlamaIndex	43.3k	⭐⭐⭐⭐
Java	LangChain4J	8.5k	⭐⭐⭐
Java	SpringAl	6.2k	⭐⭐
Java	SpringAl Alibaba	5.0k	⭐⭐
C#	SemanticKernel	25.5k	⭐⭐⭐

‍

• 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）
• LangChain4J：LangChain还出了Java、JavaScript（LangChain.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

‍

基于RAG架构开发（Retrieval-Augmented Generation）

‍

• RAG：全称Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）
• 作用：为大模型提供“知识库”，通过处理将数据存储到向量存储中，大模型根据用户输入，在向量存储中匹配需要的数据，并根据数据进行回答

‍

RAG架构图

‍

类似结构图：

‍

2、基于Agent架构开发

‍

对比RAG，Agent更加依赖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

目前市面上比较火的AI编辑插件：cline本质上也是一个Agent

• cline 是一款 Visual Studio Code 的开源 AI 编程辅助插件。

• 它能够利用模型、工具和指令这三个构建模块自主生成代码，还可在获得用户许可后创建和编辑文件、运行命令、使用浏览器等，独立完成复杂的软件开发任务，符合智能体的定义。

‍

3、Agent架构图

‍

‍

一个个数学公式来表示：

‍

❝

Tips

Agent和RAG不是冲突的，两个架构往往可以结合使用，实现1+1＞2的效果

‍

4、大模型应用开发的4个场景

‍

场景1：纯Prompt

‍

• Prompt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2：Agent + Function Calling

‍

• Agent：AI 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ta，ta再告诉你要不要带伞

‍

‍

场景3：RAG (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

‍

RAG在智能客服中用的最广泛。

‍

场景4：Fine-tuning(精调/微调)

‍

举例：努力学习考试内容，长期记住，活学活用。

‍

特点：成本最高；在前面的方式解决不了问题的情况下，再使用。

‍

如何选择

‍

5、核心组件

‍

• 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，Tools，Memory

‍

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】

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。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、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！

---

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】