LangChain 可以在本地运行，无需云基础设施，但其功能取决于您选择集成的组件。该框架本身是一个安装在您机器上的 Python/JavaScript 库，其许多核心功能——例如提示词模板、链构建和文档加载——都可以离线工作。然而，LangChain 通常与外部服务交互，如 LLM（大型语言模型）或向量数据库，而*这些服务的运行位置*决定了您的设置是完全本地化还是依赖于云端。例如，如果您通过 OpenAI 的 API 使用 GPT-4，您就依赖于他们的云服务器。但 LangChain 的灵活性使您能够用本地替代方案替换依赖于云的组件。
要构建一个完全本地化的工作流程，您可以使用开源模型和工具。例如，您可以使用 Ollama 或 Hugging Face 的 transformers 库在本地运行像 Llama 3 或 Mistral 这样的模型。LangChain 的 LLM 类支持与这些本地模型的集成，让您无需向外部发送数据即可处理文本。同样，对于嵌入和向量存储，您可以使用 ChromaDB（一个本地向量数据库）或 FAISS（一个用于高效相似性搜索的库），而不是像 Pinecone 这样的云端服务。文档加载器和链——例如文本摘要或基于本地文件回答问题——如果所需的模型和数据库托管在您的机器上，也可以完全离线运行。这种方法常用于对隐私敏感的应用程序或互联网访问受限的环境。
本地和云端组件之间的选择涉及权衡。本地设置让您完全控制数据并降低成本，但需要更多的硬件资源（例如用于模型推理的 GPU），并且可能缺乏云服务的伸缩性。例如，在开发者的工作站上本地运行一个 7B 参数的 LLM 可能是可行的，但更大的模型可能需要专门的基础设施。相反，基于云的 LLM 提供了易用性和高性能，但会引入延迟、成本和数据隐私方面的考量。LangChain 不强制使用特定的架构，因此开发者可以混搭使用：使用本地模型处理敏感数据，使用云 API 处理不太关键的任务。这种适应性使得 LangChain 既适用于完全离线项目，也适用于混合部署。