第1节：LangChain概述

1. 什么是 LangChain？

在上一章内容，我们了解了大模型的基本概念。但是，要将大模型的能力真正应用到实际场景中，我们往往需要做更多的工作，例如：

• 连接不同的 LLM 服务提供商。
• 管理和优化提示词。
• 让大模型能够访问和处理我们自己的数据。
• 让大模型能够调用外部工具（如搜索引擎、计算器、API等）。
• 构建能够完成复杂任务的应用逻辑。
• 为应用增加记忆能力。

LangChain 就是一个旨在简化和标准化这些工作的开源框架。 它提供了一套模块化的工具，让开发者能够更快速、更灵活地构建基于大模型的应用程序。

你可以将 LangChain 视为一个粘合剂，它将大模型的核心能力与外部数据、工具和计算资源有效地连接起来。

2. LangChain 的核心理念与架构

学习LangChain ，主要学习的是LangChain中的几个核心架构模块：

• Models: 封装与各种大模型的交互逻辑。
• Prompts: 管理和优化提示词。
• Chains: 构建结构化的应用逻辑。
• Indexes: 搭建知识库（构建RAG应用）。
• Memory: 让大模型记住用户与大模型的交互内容。
• Agents: 实现基于大模型的工具调用。
• Callbacks: 记录和流式传输任何链的中间步骤。

3. 为何选择 LangChain？

• 开发效率: 极大地简化了 LLM 应用的开发流程，提供了大量开箱即用的组件。
• 灵活性与可扩展性: 模块化设计允许高度定制和扩展，可以轻松集成自定义组件或替换现有组件。
• 标准化: 提供了一套通用的接口和范式，方便开发者学习和协作。
• 生态系统: 拥有活跃的社区和丰富的集成（支持多种 LLM、数据库、工具）。
• 抽象层级: 平衡了易用性和底层控制能力，既适合快速原型设计，也支持构建复杂应用。