简介

LangChain是构建大语言模型应用的开源框架，作为AI应用中间层，解决Prompt管理、上下文控制、外部数据接入等问题。其核心抽象包括LLM接口、结构化提示词、可组合执行流程、上下文管理、检索接口等组件。通过LangChain，开发者可构建企业知识库、智能客服等应用，使大模型应用从Demo走向生产环境具备工程结构和系统能力。

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引言

随着大语言模型能力的快速演进，真正的技术挑战已经不再是“如何调用模型”，而是：

•如何组织Prompt

•如何管理上下文

•如何接入外部数据

•如何构建多步骤推理流程

•如何让模型在复杂任务中稳定工作

LangChain 正是为解决这些问题而诞生的框架。

它不是一个模型，也不是一个简单的SDK，而是一个用于构建LLM 应用的应用层编排框架。

1. LangChain 是什么

LangChain 是一个用于构建大模型应用（LLM Applications）的开源框架，其核心目标是：

将模型、提示词、数据源、工具和控制逻辑组织成可复用、可组合、可维护的应用流程。

在架构层面，LangChain 处于：

•大模型API 之上

•具体业务逻辑之下

它承担的是**“AI 应用的中间层 / 编排层”** 角色。

2. LangChain 解决了哪些问题

在没有LangChain 的情况下，LLM 应用通常存在以下问题：

1.Prompt 分散在代码中，难以维护

2.多轮对话上下文不可控

3.检索、生成、工具调用逻辑耦合严重

4.难以构建多步骤推理流程

5.应用无法演进为复杂系统

LangChain 的设计目标正是系统性地解决上述问题。

3. LangChain 的核心抽象模型

LangChain 的能力建立在一组高度内聚的抽象之上：

抽象	作用
LLM / ChatModel	大模型统一接口
PromptTemplate	结构化提示词
Chain	可组合的执行流程
Memory	上下文与状态管理
Retriever	检索接口
VectorStore	向量存储
Tool	外部能力封装
Agent	推理+ 决策控制器

这些抽象共同构成了LangChain 的技术骨架。

4. 安装与基础调用

JavaScript

npm install langchain @langchain/openai

import { ChatOpenAI } from “@langchain/openai”; const model = new ChatOpenAI({ model: “gpt-4o-mini” }); const res = await model.invoke(“用一句话说明 LangChain 的作用”); console.log(res.content);

Python

pip install langchain langchain-openai

from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI(model=“gpt-4o-mini”) resp = model.invoke(“用一句话说明 LangChain 的作用”) print(resp.content)

5. PromptTemplate：结构化提示词

PromptTemplate 用于将 Prompt 从字符串提升为可配置对象。

import { PromptTemplate } from “langchain/prompts”; const prompt = new PromptTemplate({ template: “请解释 {concept} 的核心作用”, inputVariables: [“concept”] }); const text = await prompt.format({ concept: “LangChain” });

优势在于：

•参数明确

•可复用

•易组合

6. Chain：构建可组合的执行流程

Chain 是 LangChain 的核心执行单元。

import { LLMChain } from “langchain/chains”; import { ChatOpenAI } from “@langchain/openai”; const chain = new LLMChain({ llm: new ChatOpenAI({ model: “gpt-4o-mini” }), prompt }); const result = await chain.invoke({ concept: “Chain 机制” });

Chain 使得 Prompt → 模型 → 输出 成为一个标准化流程单元。

7. Memory：上下文与状态管理

Memory 用于控制模型可感知的历史上下文。

import { ConversationChain } from “langchain/chains”; import { BufferMemory } from “langchain/memory”; const chain = new ConversationChain({ llm: new ChatOpenAI(), memory: new BufferMemory() });

Memory 的存在，使多轮对话和状态管理成为一等能力。

8. 向量化与检索：RAG 的技术基础

RAG（Retrieval-Augmented Generation）并不是一个模型，而是一种架构模式。

LangChain 将 RAG 拆解为三个核心组件：

1.Text Splitter：文本分割

2.Embedding：向量化

3.VectorStore / Retriever：检索接口

9. LangChain RAG 实战案例

下面是一个结构完整、可运行的LangChain RAG 示例（简化版）。

9.1 文档准备与切分

import { RecursiveCharacterTextSplitter } from “langchain/text_splitter”; const text = LangChain 是一个用于构建大语言模型应用的框架， 核心目标是将模型、数据、工具组织成可维护的流程。 ; const splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter({ chunkSize: 100, chunkOverlap: 20 }); const docs = await splitter.splitText(text);

9.2 向量化并存入向量库

import { OpenAIEmbeddings } from “@langchain/openai”; import { MemoryVectorStore } from “langchain/vectorstores/memory”; const vectorStore = await MemoryVectorStore.fromTexts( docs, docs.map(() => ({})), new OpenAIEmbeddings() );

9.3 基于检索的问答

const results = await vectorStore.similaritySearch( “LangChain 的核心作用是什么？”, 2 ); console.log(results.map(r => r.pageContent));

9.4 结合模型生成最终回答

import { ChatOpenAI } from “@langchain/openai”; const context = results.map(r => r.pageContent).join(“\n”); const answer = await new ChatOpenAI().invoke( 基于以下资料回答问题：\n${context}\n\n问题：LangChain 的作用是什么？ ); console.log(answer.content);

10. Agent 与工具调用（进阶能力）

LangChain 的 Agent 允许模型在运行时：

•判断是否需要工具

•选择合适的工具

•执行并整合结果

这是构建复杂AI 系统的重要基础。

11. LangChain 的典型应用方向

•企业知识库问答（RAG）

•智能客服系统

•AI 助手与自动化 Agent

•多步骤任务执行系统

•AI 中台与能力编排层

12.结语

LangChain 的价值不在于 “帮你写 Prompt”，

而在于让大模型应用具备工程结构和系统能力。

当LLM 应用从 Demo 走向生产环境，

LangChain 几乎是绕不开的技术栈之一。

如果你正在构建真实的AI 应用系统，

理解并掌握LangChain，是非常值得投入的一步。

13.如何系统的学习大模型 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。

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• 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
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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。

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