LangChain
LangChain 的中文标准翻译为（官方及行业通用译法，兼顾发音音译与技术属性），也可直译为（字面直译，适合技术文档场景）。
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LangChain 的中文标准翻译为 “朗链”（官方及行业通用译法，兼顾发音音译与技术属性），也可直译为 “语言链”（字面直译，适合技术文档场景）。
补充说明
- 核心定位：LangChain 是开源的大模型应用开发框架，“链（Chain）” 对应其核心逻辑——将 Prompt 设计、RAG 检索、工具调用等模块串联成流程，故“链”是翻译核心关键词。
- 使用场景建议：
- 商业推广、产品文档：优先用 “朗链”（简洁易记，符合中文品牌命名习惯）；
- 技术论文、源码注释：可用 “语言链”（直译更精准，无歧义）；
- 行业交流中，直接使用英文“LangChain”也属通用做法（无需强制翻译）。
- 关联工具翻译：
- PromptTemplate：提示词模板；
- RetrievalChain：检索链（RAG 核心组件）；
- Agent：智能体（你关注的岗位核心应用模块）。
LangChain 核心组件中文翻译对照表
| 英文组件名 | 中文标准翻译 | 补充说明（适用场景/核心作用） |
|---|---|---|
| Core Components（核心组件） | ||
| LangChain | 朗链（首选）/语言链（直译） | 大模型应用开发框架，串联各类模块形成工作流 |
| PromptTemplate | 提示词模板 | 标准化Prompt结构，支持参数动态填充，适配多场景复用 |
| ChatPromptTemplate | 对话提示词模板 | 专为多轮对话设计，支持角色（系统/用户/助手）区分 |
| FewShotPromptTemplate | 少样本提示词模板 | 嵌入示例引导模型输出，提升垂直领域（如电力行业）回答准确性 |
| OutputParser | 输出解析器 | 将模型原生输出（文本）转化为结构化格式（JSON/列表），便于程序调用 |
| Chains（链组件） | ||
| LLMChain | 大模型链 | 基础链，串联PromptTemplate、LLM、OutputParser，实现“输入-处理-输出”闭环 |
| RetrievalChain | 检索链 | RAG核心组件，串联检索工具与大模型，实现“检索+生成”一体化 |
| SequentialChain | 顺序链 | 按固定顺序执行多个子链，适用于多步骤任务（如“数据预处理→分析→报告生成”） |
| RouterChain | 路由链 | 根据输入内容动态选择适配的子链，提升复杂场景灵活性 |
| Agents（智能体组件） | ||
| Agent | 智能体 | 具备自主决策能力，可根据任务调用工具/链，适配开放场景（如电力客服问答） |
| Tool | 工具 | 智能体可调用的外部功能模块（如数据库查询、API调用、RAG检索） |
| Toolkit | 工具集 | 多个相关Tool的组合（如“电力知识库检索工具+故障分析工具”） |
| AgentExecutor | 智能体执行器 | 负责调度Agent的决策与工具调用，保障流程顺畅执行 |
| Retrieval（检索组件） | ||
| VectorStore | 向量数据库 | 存储文档Embedding向量，支撑高效语义检索（RAG核心存储层） |
| Embeddings | 嵌入模型 | 将文本转化为向量（如电力术语、故障案例），实现语义匹配检索 |
| Retriever | 检索器 | 封装向量数据库检索逻辑，提供“查询→匹配结果”的统一接口 |
| DocumentLoader | 文档加载器 | 读取各类数据源（PDF/Word/数据库），为知识库构建提供原始数据 |
| TextSplitter | 文本分割器 | 将长文档拆分为短片段（适配Embedding模型长度限制），提升检索精度 |
| Memory（记忆组件） | ||
| Memory | 记忆模块 | 存储智能体与用户的交互历史，支撑多轮对话（如电力客服连续答疑） |
| ConversationBufferMemory | 对话缓冲记忆 | 完整存储所有对话历史，适用于短对话场景 |
| ConversationSummaryMemory | 对话摘要记忆 | 对长对话进行摘要存储，节省资源且保留核心信息 |
| Integrations（集成组件） | ||
| LLM | 大语言模型 | 核心算力组件，支持对接GPT、Qwen、DeepSeek等主流模型 |
| ChatModel | 对话模型 | 专为对话场景优化的LLM（如ChatGPT、通义千问），支持多轮交互格式 |
| VectorStoreIntegrations | 向量数据库集成 | 适配Milvus、Redis、Pinecone等主流向量数据库的连接模块 |
使用说明
- 翻译优先采用“行业通用+语义精准”原则，避免歧义（如“Agent”统一译为“智能体”，不使用“代理”）；
- 技术文档、项目开发中建议统一术语，优先使用“中文标准翻译”，减少沟通成本；
- 若涉及海外合作或开源项目贡献，可直接使用英文组件名，行业内无认知障碍。
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