介绍

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架。

LangChain 简化了大型语言模型应用生命周期的每个阶段：

开发: 使用 LangChain 的开源组件和第三方集成构建您的应用程序。使用 LangGraph 来构建支持一流流式传输和人机协作的有状态代理。
生产化: 使用 LangSmith 来检查、监控和评估您的应用程序，以便持续优化并自信地部署。
部署: 使用 LangGraph 平台将您的 LangGraph 应用程序转换为可用于生产的 API 和助手。

Diagram outlining the hierarchical organization of the LangChain framework, displaying the interconnected parts across multiple layers.

LangChain 为大型语言模型及相关技术（如嵌入模型和向量存储）实现了一个标准接口，并与数百个服务提供商集成。更多详情请参阅集成页面。

pip install -qU "langchain[openai]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
  os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for OpenAI: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")

model.invoke("Hello, world!")

笔记

这些文档专注于 Python LangChain 库。点击此处查看 JavaScript LangChain 库的文档。

架构

LangChain框架由多个开源库组成。在架构页面了解更多信息。

langchain-core: 聊天模型及其他组件的基础抽象。
集成包（例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等）：重要的集成已被拆分为由 LangChain 团队和集成开发者共同维护的轻量级包。
langchain: 组成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
langchain-community: 由社区维护的第三方集成。
langgraph: 用于将 LangChain 组件组合成具备持久化、流式传输及其他关键功能的生产就绪应用的编排框架。参见 LangGraph 文档。