走进Langchain：全面解析

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探索Langchain，解锁AI应用开发的新纪元。

核心内容：
1. Langchain的起源与背景
2. Langchain在AI应用开发中的关键作用
3. Langchain的定义及发展历程

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一、引言

1. Langchain的背景

在当今人工智能蓬勃发展的时代，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT等已经在自然语言处理领域取得了显著的成果。然而，将这些强大的语言模型应用于实际的复杂业务场景中，还面临着诸多挑战。例如，如何有效地将语言模型与外部数据源相结合，如何在多轮对话中保持上下文的连贯性，以及如何让语言模型能够根据不同的任务需求进行灵活的操作等。Langchain正是在这样的背景下应运而生的，它为开发人员提供了一个强大的框架，用于构建基于LLMs的应用程序，从而更好地解决这些实际应用中的问题。

2. Langchain在 AI 应用开发中的重要性

Langchain在 AI 应用开发领域具有极其重要的地位。

首先，它极大地降低了开发由LLMs驱动的应用程序的门槛。无论是构建智能聊天机器人、基于知识库的问答系统，还是自动化流程和工具调用等应用，Langchain提供的模块化工具链使开发者能够快速上手。

其次，Langchain促进了不同LLMs与各种外部系统（如数据库、API、搜索引擎等）的集成，使得LLMs能够更好地与真实世界的数据和工具进行交互，拓展了LLMs的应用范围。

此外，Langchain的开源特性和活跃的社区支持也为其不断发展和创新提供了强大的动力，吸引了众多开发者参与到基于Langchain的应用开发中来，推动了整个AI应用开发领域的发展。

二、Langchain基础

1. Langchain的定义

Langchain是一个用于开发由大型语言模型（LLM）支持的应用程序的框架。它提供了一系列的工具、接口和组件，旨在简化和加速LLM应用程序的开发过程。通过Langchain，开发者可以更方便地将LLM与外部数据源、工具以及其他组件进行集成，构建出功能丰富、复杂的应用程序。

2. Langchain的发展历程

Langchain于2022年10月首次亮相，最初是作为Python工具出现的。随着其在开发社区中的关注度不断提高，它迅速发展壮大。2022年2月添加了TypeScript支持，到2024年4月，已经支持多种JavaScript环境，包括Node.js，浏览器，Cloudflare Workers，Vercel / Next.js，Deno和Supabase Edge Functions。在发展过程中，Langchain不断迭代更新，例如在LangChain v0.3版本中，所有包从Pydantic 1内部升级至Pydantic 2，不再支持Python 3.8，进行了许多改进以更好地管理集成的依赖项、测试和版本。

3. Langchain的核心概念

组件

Langchain的组件是处理语言模型的可组合工具和集成。这些组件是模块化的，无论是否使用Langchain框架的其余部分，都易于使用。例如，模型I/O（Model I/O）组件负责与语言模型进行交互，处理输入和输出数据；检索（Retrieval）组件可以从特定数据源检索信息，如数据库或API，为应用提供所需内容等。

链（Chains）

链是Langchain中的核心概念之一，它允许开发者将多个语言模型的调用、操作和数据处理步骤链接在一起。通过定义一系列有序步骤，链能够完成特定的任务。例如，可以构建一个链，先从文档中提取内容，然后将提取的内容交给LLM生成摘要。

智能体（Agents）

Agents 根据高级指令决定使用哪些工具或组件，协调应用内的操作和信息流。在用户提问时，Agents 可根据问题的性质调用搜索工具、计算器等不同的工具来获取答案或完成任务。

三、Langchain的主要功能

1. 数据连接与整合

连接不同数据源

Langchain能够连接多种不同类型的数据源，这是其强大功能的重要体现。无论是结构化的数据库（如关系型数据库MySQL、PostgreSQL等），还是非结构化的数据文件（如PDF、Word文档等），Langchain都可以将它们整合到应用程序中。例如，在构建企业知识库问答系统时，Langchain可以连接企业内部的各种文档库，将其中的知识内容提取出来，以便在用户提问时能够快速检索相关信息。

数据格式转换

由于不同数据源的数据格式往往不同，Langchain提供了数据格式转换的功能。它可以将从各种数据源获取的数据转换为适合语言模型处理的格式。例如，将数据库中的表格数据转换为文本形式，或者将非结构化文档中的信息进行结构化处理，使得LLM能够更好地理解和处理这些数据。

2. 语言模型交互

与多种语言模型的集成

Langchain可以作为一个通用接口，与多种语言模型进行集成，包括OpenAI的GPT-4、DeepSeek-R1等知名的大型语言模型。这使得开发者可以根据具体的应用需求选择不同的语言模型，并且在不同语言模型之间进行切换相对容易。例如，在开发一个需要高精度自然语言处理能力的应用时，可以选择DeepSeek-R1作为后端的语言模型；而在对成本较为敏感的应用场景中，可以切换到其他性能稍低但成本更优的语言模型。

交互的流程与机制

当用户向基于Langchain的应用程序输入提示（prompt）时，Langchain会按照预定的交互流程进行处理。首先，它会根据提示内容确定是否需要从外部数据源检索相关信息，如果需要，则调用检索组件进行查询。然后，将检索到的信息与原始提示一起进行处理，例如进行格式调整、添加必要的上下文等操作，再将处理后的内容发送给集成的语言模型。语言模型根据接收到的内容生成回答，最后Langchain将语言模型的回答进行整理和优化后返回给用户。

3. 构建智能应用

问答系统

Langchain在构建问答系统方面表现出色。它可以利用其数据连接与整合功能，将知识库中的知识与语言模型相结合，从而实现对用户问题的准确回答。例如，在医疗领域，可以构建一个基于医学知识库和LLM的问答系统，患者或医护人员可以通过自然语言提问，系统能够快速给出专业的医疗建议。

文本生成应用

对于文本生成应用，如文章写作、故事创作等，Langchain也能发挥重要作用。它可以根据用户提供的主题、风格等要求，结合外部数据源中的相关信息，引导语言模型生成符合需求的文本内容。例如，在新闻报道生成中，Langchain可以从新闻数据库中获取事件的基本信息，然后让语言模型根据这些信息撰写新闻稿件。

Agents的创建

通过其 Agents 功能，Langchain能够创建智能体。这些 Agents 可以在特定的环境中自动执行任务，根据预设的规则和目标进行决策。例如，在自动化办公场景中，Agents 可以根据用户的指令，自动调用办公软件中的各种工具（如邮件客户端、文档编辑工具等）来完成任务，如自动发送邮件、整理文档等。

四、Langchain的相关生态

1. Langchain Graph

定义与概念

Langchain Graph是一个用于构建具有大语言模型的有状态、多参与者应用程序的库，用于创建AI智能体和多智能体工作流。它为构建复杂的智能应用提供了一种图形化的表示和构建方式，通过定义不同节点（代表不同的组件或操作）和边（代表节点之间的关系或交互），可以直观地构建出基于Langchain的应用程序的逻辑结构。

在整个langchain体系中的作用

Langchain Graph在Langchain体系中起着至关重要的作用。它为开发者提供了一种高层次的抽象，使得他们能够更清晰地理解和设计应用程序的架构。通过将不同的组件和操作以图的方式连接起来，可以更好地管理应用程序的复杂性，并且方便进行调试和优化。此外，Langchain Graph还可以促进不同团队成员之间的沟通和协作，因为图的表示方式更容易被理解和共享。

与其他组件的交互关系

Langchain Graph与Langchain的其他组件密切交互。例如，它可以与链（Chains）组件相结合，将多个链以图形化的方式组织起来，形成更复杂的任务流程；与 Agents 组件交互，为 Agents 的决策过程提供可视化的支持，使得 Agents 能够根据图定义的规则和逻辑进行操作；同时，它也可以与数据连接与整合功能交互，以便更好地管理和利用外部数据源中的数据。

2. Langchain Community

社区的构成

Langchain社区是一个多元化的社区，由来自不同背景的成员组成。其中包括个人开发者，他们对利用Langchain构建各种创新应用充满热情；研究人员，他们关注Langchain在人工智能领域的技术发展和理论研究；企业开发者，他们将Langchain应用于实际的商业项目中。此外，还有一些开源组织和爱好者团体，他们积极参与Langchain的开源项目维护、文档编写、教程制作等工作。

社区的贡献

Langchain社区在多个方面做出了巨大的贡献。在开源项目方面，社区成员积极提交代码，对Langchain的功能进行扩展和优化。例如，不断增加对新的语言模型、数据源和工具的支持，改进现有组件的性能等。在文档完善方面，社区编写了详细的官方文档，按模块提供了API和用例说明，还制作了大量的教程和博客文章，帮助新开发者快速上手Langchain。此外，社区还积极分享应用案例和最佳实践，促进了Langchain在不同领域的应用推广。

如何参与社区以及社区的交流机制

参与Langchain社区非常容易。首先，可以通过GitHub关注Langchain的开源项目，在上面提交代码、报告问题或者参与讨论。社区还设有官方论坛和邮件列表，开发者可以在这些平台上与其他成员交流经验、寻求帮助或者分享自己的见解。此外，在一些社交媒体平台（如Twitter、LinkedIn等）上也有Langchain的官方账号和社区群组，方便成员之间进行实时的交流和互动。

3. LCEL（LangChain Expression Language）

LCEL的概念与特性

LCEL是LangChain Expression Language的简称，它是一种专门为Langchain设计的表达式语言。LCEL具有简洁、灵活的特性，它允许开发者以一种声明式的方式定义和操作Langchain中的各种组件和流程。通过LCEL，开发者可以更高效地编写复杂的应用逻辑，减少代码的复杂性和冗余度。

LCEL在Langchain开发中的关键作用

LCEL在Langchain开发中起着关键的作用。它为开发者提供了一种统一的、高层次的编程模型，使得他们能够更好地利用Langchain的各种功能。例如，在构建复杂的链（Chains）和智能体（Agents）时，LCEL可以简化定义过程，提高开发效率。同时，LCEL还支持动态配置和参数化，使得应用程序能够根据不同的运行时条件进行灵活调整。

LCEL与其他Langchain组件的协同工作方式

LCEL与Langchain的其他组件有着紧密的协同工作关系。它可以与模型I/O（Model I/O）组件配合，对输入和输出数据进行更灵活的处理；与检索（Retrieval）组件结合，实现更智能的信息检索策略；在链（Chains）和智能体（Agents）的构建过程中，LCEL作为一种描述语言，能够精确地定义各个步骤之间的关系和操作逻辑，确保整个应用程序的正确运行。

4. 其他相关生态元素

除了上述提到的Langchain Graph、Langchain Community和LCEL之外，Langchain的生态系统还包括与其他工具和框架的集成。例如，Langchain与OpenAI、Hugging Face、Pinecone等广泛集成。与OpenAI的集成使得Langchain能够充分利用OpenAI强大的语言模型能力；与Hugging Face的集成可以获取更多的预训练模型和自然语言处理工具；与Pinecone的集成则有助于在构建知识库问答系统时进行高效的向量存储和检索。这些集成进一步拓展了Langchain的功能，使其能够适应更多不同的应用场景。

五、Langchain的技术架构

1. 架构概述

Langchain的技术架构是一个分层的、模块化的架构。从底层到高层，它包括了数据层、组件层、链、Agents 以及应用层。数据层负责与各种外部数据源进行交互，获取和存储数据；组件层包含了如模型I/O、检索、Agents 、链、内存、回调等各种可组合的组件，这些组件是构建应用的基本单元；链和 Agents 则基于组件层构建更复杂的任务流程和决策逻辑；应用层是最终面向用户的层，它将链和 Agents 等组合起来，形成完整的应用程序，如智能聊天机器人、问答系统等。

2. 各个模块的功能与协作

输入处理模块

输入处理模块位于Langchain的架构前端，主要负责接收用户的输入（如文本提示），并对其进行预处理。预处理的操作包括但不限于格式检查、语法分析、关键词提取等。例如，当用户输入一个问题时，输入处理模块会检查问题的格式是否正确，提取其中的关键词，以便后续的检索和处理过程能够更有针对性。

逻辑处理模块

逻辑处理模块是Langchain架构的核心部分，它协调各个组件之间的协作，根据输入处理模块提供的信息，决定调用哪些组件以及如何组合它们来完成任务。例如，根据用户问题的类型，逻辑处理模块可能会决定先调用检索组件从知识库中获取相关信息，然后将这些信息与用户问题一起交给 Agents 组件，由 Agents 组件决定是否需要进一步调用其他工具或语言模型进行处理。

输出处理模块

输出处理模块位于架构的后端，负责对最终的结果进行处理和优化后返回给用户。它可能会对语言模型生成的回答进行格式调整、内容过滤、语言润色等操作。例如，如果语言模型生成的回答包含一些不必要的冗余信息，输出处理模块会对其进行精简；如果回答的格式不符合用户界面的要求，输出处理模块会将其转换为合适的格式（如将文本转换为HTML格式以便在网页上显示）。

六、Langchain的应用案例

1. 在自然语言处理领域

文档摘要生成

在文档摘要生成方面，Langchain可以发挥重要作用。它首先利用数据连接与整合功能，将文档内容读取并进行预处理。然后，通过链（Chains）组件将文档内容传递给语言模型，语言模型根据预先定义的规则和算法生成文档的摘要。例如，在处理长篇学术论文时，Langchain可以快速提取论文的核心观点、研究方法和主要结论，生成简洁明了的摘要，方便读者快速了解论文的主要内容。

机器翻译改进

对于机器翻译任务，Langchain可以与现有的机器翻译系统相结合，提高翻译的准确性和效率。它可以通过检索组件从双语语料库或语言知识图谱中获取相关的翻译示例和语言知识，作为额外的上下文信息提供给语言模型。在翻译过程中，语言模型可以利用这些信息进行更准确的翻译决策，尤其是在处理一些具有歧义性的词汇和复杂的句子结构时。

2. 在企业级应用中

智能客服系统

在企业构建智能客服系统时，Langchain是一个理想的选择。它可以整合企业的知识库、产品信息、常见问题解答等各种数据源，形成一个全面的知识体系。当客户提出问题时，智能客服系统利用Langchain的检索和语言模型交互功能，快速查找相关的答案并返回给客户。如果问题比较复杂，Agents 组件可以自动调用其他工具（如查询订单系统、产品配置工具等）来获取更详细的信息，从而为客户提供准确、全面的解答。

数据分析与洞察辅助

在企业的数据分析与洞察辅助方面，Langchain可以与数据分析工具和数据库集成。它可以帮助分析师更方便地从海量数据中提取有价值的信息。例如，通过自然语言查询接口，分析师可以使用自然语言描述查询需求，Langchain将其转换为数据库查询语句，然后从数据库中获取数据。此外，Langchain还可以利用语言模型对数据进行分析和解读，生成直观的报告和洞察结论，帮助企业管理者做出更明智的决策。

七、Langchain的优势与局限性

1. 优势

灵活性与可扩展性

Langchain具有高度的灵活性和可扩展性。它的模块化设计使得开发者可以根据具体的应用需求选择和组合不同的组件，轻松构建出各种类型的应用程序。同时，它支持多种语言模型、数据源和工具的集成，并且可以方便地添加新的功能模块，以适应不断变化的业务需求。例如，一个小型创业公司在开发一款基于自然语言处理的产品时，初期可能只需要使用Langchain与一个开源的语言模型集成，随着业务的发展和数据量的增加，他们可以轻松地添加新的数据源和工具，如连接企业内部的数据库或者引入新的文本分析工具，而无需对整个架构进行大规模的重构。

对多种语言模型的兼容性

作为一个通用的框架，Langchain与多种语言模型兼容，这是它的一大优势。无论是OpenAI的GPT系列，还是其他开源的语言模型，Langchain都可以与之集成。这使得开发者可以根据项目的预算、性能要求和特定功能需求，灵活选择最适合的语言模型，而不必担心框架的兼容性问题。例如，在一个对成本比较敏感的项目中，开发者可以选择使用一个性能稍低但免费的开源语言模型与Langchain集成；而在对性能要求极高的项目中，如一些高端的智能客服系统，则可以选择DeepSeek-R1等强大的语言模型。这种兼容性为开发者提供了更多的选择空间，能够更好地满足不同项目的需求。

简化开发流程

Langchain大大简化了基于LLMs的应用程序开发流程。它提供了一系列预定义的组件、链和 Agents ，以及方便的工具和接口，使得开发者无需从头开始构建复杂的应用逻辑。例如，开发者可以直接使用现成的问答链模板来构建一个简单的问答系统，而只需关注业务逻辑和数据的处理，从而节省了大量的开发时间和精力。此外，Langchain还提供了丰富的文档和示例代码，即使是新手开发者也能快速上手，降低了开发门槛，促进了基于LLMs应用的快速开发和推广。

2. 局限性

性能瓶颈

尽管Langchain在功能上非常强大，但在处理大规模数据和高并发请求时，可能会遇到性能瓶颈。例如，当同时处理大量用户的查询请求时，数据检索和语言模型交互的过程可能会变得缓慢，影响用户体验。这可能需要在硬件资源、算法优化和分布式计算等方面进行进一步的改进。在处理海量数据时，如大型企业的知识库或者互联网规模的数据，Langchain可能需要耗费大量的时间来进行数据的索引和检索，尤其是当数据分布在多个不同的数据源时。而且，在高并发场景下，如热门的在线问答平台或者智能客服系统在促销活动期间，大量用户的并发请求可能会使Langchain的服务器资源紧张，导致响应时间延长甚至系统崩溃。

对特定领域的适应性挑战

在某些特定领域的应用中，Langchain可能需要进行一定的定制化才能达到最佳效果。由于不同领域具有不同的专业知识、数据特点和业务规则，Langchain的通用框架可能无法完全满足所有特定领域的需求。例如，在医疗领域，需要对医学术语、临床数据格式等进行特殊处理，这就需要对Langchain进行针对性的调整。医学领域有大量的专业术语和复杂的语义关系，普通的自然语言处理模型可能无法准确理解。同样，在金融领域，对于金融数据的安全性、合规性以及特定的金融分析算法等方面，Langchain可能需要进行定制开发才能满足金融机构的严格要求。

八、结论

1. Langchain的特点与价值

Langchain作为一个用于开发由大型语言模型支持的应用程序的框架，具有众多显著的特点和巨大的价值。其模块化的设计、对多种语言模型和数据源的兼容性以及简化开发流程的能力，使得它成为开发人员构建智能应用的有力工具。通过提供一系列可组合的组件、链和 Agents，Langchain能够帮助开发者快速构建从简单的问答系统到复杂的Agents 等各种类型的应用。它在数据连接与整合、语言模型交互以及构建智能应用等方面的功能，为解决实际业务场景中的问题提供了有效的解决方案。

2. 对Langchain未来发展的展望

展望未来，Langchain有着广阔的发展前景。随着人工智能技术的不断发展，对基于大型语言模型的应用需求也将持续增长。Langchain有望在以下几个方面继续发展：

首先，在性能优化方面，针对处理大规模数据和高并发请求时的性能瓶颈，可能会出现更多的优化算法和硬件加速解决方案，以提高其运行效率。

其次，在特定领域的应用方面，将会有更多针对不同行业（如医疗、金融、法律等）的定制化解决方案和最佳实践案例出现，进一步拓展其在各个领域的应用深度和广度。

此外，随着社区的不断壮大，Langchain的功能将不断丰富，与更多的新技术、新框架的集成也将成为可能，从而为开发者提供更加强大、灵活的开发工具，推动整个AI应用开发领域迈向新的高度。