1.介绍

LangChain是2022年底哈佛大学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。具体的说可以搭建智能体（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。

当前，根据GitHub统计数据，以Python作为开发语言，LangChain作为开发框架的组合热度最高。

2.LangChain的价值

根据以下三个问题来引入为什么需要LangChain:

①既然大模型功能这么强大，为什么还需要LangChain?

大模型（LLM)如ChatGPT、Claude、DeepSeek等快速发展的今天，开发者不只是希望能够使用这些模型，还希望能将他们集成到自己的应用中，实现更强大的对话功能、检索增强生成（RAG）、工具调用（Tool Calling)、多伦推理等功能。

如上图所示，这些大模型普遍还存在接入私有数据、对接外部工具、调用API等问题。

LangChain就是为了便于解决这些问题而生。例如，大模型默认无法联网，只能基于训练数据进行回答，如果需要联网检索网页知识这就需要LangChain等。

②可以使用GPT或者GLM4等模型的API进行研发，为什么还需要LangChain框架？

首先，不得不承认利用这些大模型的API进行开发是可以实现复杂的LLM应用的，但是使用LangChain的好处如下:

• 简化开发难度:更简单、更高效、更有效果;
• 学习成本更低:不同模型的API不同，调用的方式也有区别，切换模型时学习成本过高，使用LangChain，可以以统一、规范的方式进行调用，有更好的移植性。
• 现成的链式组装:LangChain提供了一些现成的链式组装，用于完成特定的高级任务，让复杂的逻辑变得结构化、易组合、易扩展。

一句话来说LangChain对于LLMs来说，就好比Spring对于Java的价值。

一个AI应用程序通过LangChain这个中间层，可以实现灵活调用不同大模型的API（例如OpenAI、DeepSeek、通义千问等），从而实现更强大、更灵活的功能。

这种通过类似统一接口的方式可以结合多个模型或工具完成复杂的任务，提高开发效率。

③LangChain提供了哪些功能呢？

他是一个可以帮助构建LLM应用的全套工具集，涉及到prompt构建、LLM接入、记忆管理、工具调用、RAG、智能体开发等模块。