LangChain 同时支持并行处理和批量操作，但具体实现取决于特定的组件和使用场景。 该框架旨在通过利用异步执行和某些模块中的内置批处理功能来高效地处理多个任务。 虽然并非 LangChain 的每个部分都原生支持并行性，但开发人员可以实施策略来实现并发处理或批量数据处理，尤其是在与语言模型或外部 API 交互时。
对于并行处理，LangChain 通过 Python 的 asyncio 库实现异步执行。 例如，当使用 LLMChain（用于链接语言模型调用的核心组件）时，可以通过将调用包装在 asyncio.gather() 中来并发运行多个链。 这对于并行处理用户查询或同时为多个输入生成响应等任务非常有用。 此外，某些集成（如 ChatOpenAI 类）支持异步方法，例如 agenerate()，它允许对 OpenAI 等服务进行非阻塞 API 请求。 开发人员还可以使用线程或多处理等工具来处理 CPU 密集型任务，但 LangChain 本身并不强制执行特定的并行模型，从而为实现提供了灵活性。
在模型或工具可以一次处理多个输入的情况下，支持批量操作。 例如，当通过 LangChain 的 generate() 方法使用 LLM 时，可以在单个调用中将提示列表传递给模型，这比发出单独的请求更有效。 这对于 OpenAI 等 API 特别有效，因为批量端点可以减少延迟和成本。 但是，并非所有集成都原生支持批处理——有些可能通过在后台按顺序迭代来处理批次。 开发人员还可以使用 LangChain 的 Runnable 接口或通过将链与 BatchProcessor 等工具组合来构建自定义批处理逻辑。 例如，翻译管道可以接受文本输入列表，通过 LLM 分批处理它们，并批量返回翻译后的输出，从而优化资源利用率。