ChatGPT 的巨大成功激发了越来越多的开发者兴趣，他们希望利用 OpenAI 提供的 API 或者私有化模型，来开发基于大型语言模型的应用程序。尽管大型语言模型的调用相对简单，但要创建完整的应用程序，仍然需要大量的定制开发工作，包括 API 集成、互动逻辑、数据存储等等。

为了解决这个问题，从 2022 年开始，许多机构和个人相继推出了多个开源项目，旨在帮助开发者们快速构建基于大型语言模型的端到端应用程序或工作流程。其中一个备受关注的项目就是 LangChain 框架。

LangChain 是当前最流行的 AI 应用开发框架，尤其适用于：
RAG（知识库）、Agent（智能体）、工作流编排、调用工具、连接多模型、多数据源。

如果你是一名技术人员（前端/后端），想要快速搭建 AI 应用，LangChain 可以让你大幅缩短开发周期。

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🟦 一、LangChain 是什么？（一句话）

LangChain 是一个用于构建“基于大模型的应用”的开发框架。

你可以把它理解为：

LLM 的“Spring Boot / 全家桶”。

它帮你处理 LLM 应用中常见的重复工作，例如：

• 调用模型

• 构建 RAG

• 文本向量化

• 连接数据库

• 调用工具

• 应用链路编排

• Agent 智能体

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🟥 二、为什么会出现 LangChain？（你作为工程师很容易理解）

做一个 AI 应用通常需要大量重复性步骤：

用户输入
↓
向量化
↓
检索知识库
↓
调用大模型
↓
解析结果
↓
执行工具（搜索数据库、执行代码等）
↓
返回用户

如果你用裸代码写，会发现：

• API 调用经常要写重复结构

• Prompt 模板大量复制

• RAG 手写非常繁琐

• 工具调用的逻辑要写很多 glue code

• 多模型调用很难维护

• Agent 的循环写起来很复杂

LangChain 就是为了解决这些工程问题。

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🟧 三、LangChain 适合哪些场景？

适用于你想快速搭建：

✔ 1）企业知识库 / RAG（最常见）

LangChain 的向量化、检索、reranker、prompt 组合非常成熟。

✔ 2）企业问答机器人 / 私有领域 ChatGPT

快速搭建一个能连接外部系统的 LLM 应用。

✔ 3）多工具智能体（Agent）

例如自动写代码、抓取数据、执行任务。

✔ 4）将 LLM 接入到现有业务

后端 API + LLM 调用 + 数据库查询 + 工具执行

✔ 5）AI 流程编排（Workflow）

例如：

提取信息 → 检索 → 总结 → 调用系统 API → 输出报告

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🟦 四、LangChain 的核心模块（开发者视角）

LangChain 有几个核心组件，你理解之后就知道它为什么好用了：

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🧩 1）LLM / ChatModels

统一封装各种大模型：

• OpenAI

• DeepSeek

• Qwen

• LLaMA

• ChatGLM

• Gemini

• Claude

切换模型只改一行代码。

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🧩 2）PromptTemplate

让你像写模板引擎一样写 Prompt：

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="请帮我写一段关于{product}的广告文案"
)

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🧩 3）Embedding + 向量数据库整合

提供与：

• FAISS

• Milvus

• Pinecone

• Chroma

等向量库的直接集成。

RAG 代码可以几行就跑起来。

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🧩 4）Chains（链）

把多个步骤串成流程：

输入 → 向量化 → 检索 → 生成

LangChain 允许你用少量代码把步骤连接起来。

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🧩 5）Agents（智能体）

允许模型自动调用工具。

例如你注册一个工具：

tool = Tool(
    name="search_db",
    func=search_database,
    description="搜索数据库中的病历"
)

模型会根据提示，自己决定：

• 要不要调用这个工具

• 调用顺序

• 什么时候停止

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🟨 五、LangChain vs 手写代码（为什么它会火？）

假设你要做一个简单的 RAG：

对比	手写	LangChain
向量化	自己写 embedding 代码	一行
向量数据库	自己写插入/检索	一行
检索	自己写相似度搜索逻辑	一行
prompt	自己组织字符串	模板系统
组合流程	自己写 glue code	chain 自动处理
增加 Agent	需要大量逻辑	几行注册工具

LangChain 本质上就是：AI 应用的工程加速器。

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🟥 六、什么时候应该用 LangChain？

适用：

✔ 想快速验证一个 RAG/Agent
✔ 需要复杂的链路（多步骤 AI 流程）
✔ 后端系统要调用 LLM + 工具
✔ 想在一个框架内管理 Prompt、向量库、模型
✔ 你是一个工程师想快速做 MVP 或落地项目

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🟫 七、什么时候不应该用 LangChain？

不适用：

✘ 你要实现 极高性能 的推理系统
✘ 你要做一个 高定制、高优化的模型推理服务
✘ 你只需要简单调用大模型 API
✘ 低成本、高吞吐场景（LangChain 开销略大）

对于 生产级、高性能 RAG：

• LlamaIndex

• 自己写 “轻量级 RAG pipeline”

• 使用 OpenAI 的 “RAG 函数”

• 使用 vLLM + 自己的向量库

可能更合适。

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🟦 八、一句话总结

LangChain 是构建 AI 应用的工程框架，提供模型调用、向量检索、Prompt 管理、智能体、多步骤流程等全部能力。
如果你要做 RAG 或 AI Agent，它是最常用的工具之一。

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如果你愿意，我可以继续：

📌 给你一个 最简 RAG 的完整代码（Python & Node.js）
📌 给你一个 LangChain + DeepSeek + Milvus 的医疗问答 Demo
📌 帮你选 是该用 LangChain、LlamaIndex 还是自己写？

你想看哪一个？