是的，LangChain 可以与将大型语言模型 (LLM) 与基于规则的系统相结合的混合模型一起使用。 LangChain 的架构旨在集成多个组件，允许开发人员将不同的工具链接在一起，包括 LLM、API、数据库和自定义逻辑。这种灵活性使得构建 LLM 处理开放式任务，而基于规则的系统强制执行结构、验证输出或管理特定边缘案例的系统变得很简单。 例如，您可以使用基于规则的系统来预处理输入、根据业务逻辑验证 LLM 响应或对输出进行后处理以确保一致性。
一个实际的例子是客户支持聊天机器人。 LLM 可以生成对用户查询的自然语言回复，而基于规则的系统检查“退款”或“取消”等关键字以触发预定义的 Workflow（例如，从数据库获取订单详情）。 另一个用例是数据提取：基于规则的系统可以使用正则表达式从文档中解析日期或 ID 等结构化数据，而 LLM 则提取意图或情感等非结构化信息。 LangChain 的 TransformChain 或 SequentialChain 可以协调此 Workflow，在 LLM 和基于规则的步骤之间传递数据。 开发人员还可以使用 LangChain 的 Agent 框架，让 LLM 决定何时将任务委托给基于规则的工具，例如调用计算器来解决数学问题，而不是依赖 LLM 不确定的算术能力。
然而，设计这种混合系统需要仔细规划。 例如，必须编写规则来处理特定场景，而不会过度限制 LLM 的创造力。 维护也是一个考虑因素：基于规则的逻辑可能需要随着业务需求的发展而更新，而 LLM 提示可能需要调整以与新规则保持一致。 LangChain 通过提供可以独立测试和更新的模块化组件来简化此过程。 通过结合 LLM（灵活性、语言理解）和基于规则的系统（精确性、可靠性）的优势，开发人员可以创建既适应性强又健壮的应用程序，从而解决 LLM 中的幻觉或纯粹基于规则的方法的僵化等局限性。