官网链接

https://python.langchain.com/

概念 Conceptual guide | 🦜️🔗 LangChain

https://github.com/langchain-ai/langchain

核心概念

LangChain ：一个开源的Python框架，为开发人员提供了构建由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序的工具。LangChain简化了LLM应用程序生命周期的每个阶段：开发、生产、部署。

LangSmith：追踪和评估您的语言模型应用程序和智能代理，以帮助您从原型转变为生产。

是一个用于构建生产级 LLM 应用程序的平台。它可以让您调试、测试、评估和监控基于任何LLM框架构建的链和智能代理，并与LangChain无缝集成

LangGraph：使用LLMS构建有状态的多角色应用。与LangChain集成，把langchain画成graph.

官网学习

左边的几个主要模块挨个看，然后"How-to" guides里面有很多功能细节，按右边的列表逐个看。其中可到几个链接，列举如下：

LangChain Expression Language (LCEL) | 🦜️🔗 LangChain

ChatDeepSeek — 🦜🔗 LangChain documentation

Chat models | 🦜️🔗 LangChain

LangChain Python API Reference — 🦜🔗 LangChain documentation

LangGraph在LangSmith中显示

当你写好了一个工程包含LangGraph那么就可以通过如下简单方式接入LangSmith中显示并进行调试。

首先，你需要一个能方便访问外网https://smith.langchain.com/的网络环境，然后登录该网站。点击如下图右上角的"New Project"：

然后按照弹出的步骤执行即可，注意弹出的页面上会有一个“Generate Key”的入口，点击记住这个key放到你的代码里。

import os

# 开启追踪功能
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_ENDPOINT"] = "https://api.smith.langchain.com"
# 设置 API Key，注意需要修改为自己的key
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = "lsv2_pt_02505f83d4ef4edcb12032683e6d1f26_112233445"
# 设置项目名称，方便在后台分类查看
os.environ["LANGSMITH_PROJECT"]="test-odr-105"

然后，运行代码，必须运行到图启动后才能在如下图的地方看到你定义的工程，点击进去可以看到图的执行情况。注意，这里可能要等几分钟，并且必须是触发了langgraph图的运行才能显示出对应的工程来，并不是运行起import langsmith环境变量的代码包就可以的。