ChatGPT 所取得的巨大成功，使得越来越多的开发者希望利用OpenAI 提供的API 或私有化模型开发基于大语言模型的应用程序。然而，即使大语言模型的调用相对简单，仍需要完成大量的定制开发工作，包括API 集成、交互逻辑、数据存储等。为了解决这个问题，从2022年开始，多家机构和个人陆续推出了大量开源项目，帮助大家快速创建基于大语言模型的端到端应用程序或流程，其中较为著名的是LangChain 框架。LangChain框架是一种利用大语言模型的能力开发各种下游应用的开源框架，旨在为各种大语言模型应用提供通用接口，简化大语言模型应用的开发难度。它可以实现数据感知和环境交互，即能够使语言模型与其他数据源连接起来，并允许语言模型与其环境进行交互。

二、LangChain 框架

2.1 LangChain 框架核心目标

使用LangChain 框架的核心目标是连接多种大语言模型（如ChatGPT、LLaMA 等）和外部资源（如Google、Wikipedia、Notion 及Wolfram 等），提供抽象组件和工具以在文本输入和输出之间进行接口处理。大语言模型和组件通过“链（Chain）”连接，使得开发人员可以快速开发原型系统和应用程序。LangChain 的主要价值体现在以下几个方面。

• （1）组件化：LangChain 框架提供了用于处理大语言模型的抽象组件，以及每个抽象组件的一系列实现。这些组件具有模块化设计，易于使用，无论是否使用LangChain 框架的其他部分，都可以方便地使用这些组件。
• （2）现成的链式组装：LangChain 框架提供了一些现成的链式组装，用于完成特定的高级任务。这些现成的链式组装使得入门变得更加容易。对于更复杂的应用程序，LangChain 框架也支持自定义现有链式组装或构建新的链式组装。
• （3）简化开发难度：通过提供组件化和现成的链式组装，LangChain 框架可以大大简化大语言模型应用的开发难度。开发人员可以更专注于业务逻辑，而无须花费大量时间和精力处理底层技术细节。

2.2 LangChain 框架核模块

LangChain 提供了以下6 种标准化、可扩展的接口，并且可以外部集成：

1. 模型输入/输出（Model I/O），与大语言模型交互的接口；
2. 数据连接（Data connection），与特定应用程序的数据进行交互的接口；
3. 链（Chain），用于复杂应用的调用序列；
4. 记忆（Memory），用于在链的多次运行之间持久化应用程序状态；
5. 智能体（Agent），语言模型作为推理器决定要执行的动作序列；
6. 回调（Callback），用于记录和流式传输任何链式组装的中间步骤。