LangChain 是一个框架，它通过将大型语言模型 (LLM) 与模块化工具和外部数据相结合来增强自然语言理解 (NLU) 任务。 它为开发人员提供组件来预处理输入、管理上下文和集成特定领域的知识，从而更容易构建定制的 NLU 系统。 例如，LangChain 的提示模板将用户查询标准化为结构化格式，从而提高情感分析或意图分类等任务的一致性。 然后，它的输出解析器将模型响应转换为可用的数据结构，例如将实体提取到 JSON 中。 这种模块化方法简化了通用 LLM 对特定用例的适配，而无需重新训练。
LangChain 的一个关键优势是它能够集成外部数据源和 API。 例如，构建医疗聊天机器人的开发人员可以使用 LangChain 的文档加载器从临床数据库或研究论文中提取信息，确保 LLM 的响应基于准确的、特定领域的知识。 同样，检索增强生成 (RAG) 工作流程可以获取实时数据（如天气预报或股票价格）以解决模糊的查询。 LangChain 还支持链接多个 LLM 调用：客户支持系统可能会首先对用户的问题进行分类（例如，“账单错误”），然后在生成响应之前查询数据库以获取帐户详细信息。 这些集成弥合了通用语言模型和上下文感知应用程序之间的差距。
最后，LangChain 的代理框架能够为复杂的 NLU 任务实现动态决策。 代理使用 LLM 来确定根据输入调用哪些工具或 API。 例如，代理可以决定运行计算器工具来解决计算量大的问题，或者在升级用户投诉之前将其路由到情感分析模块。 LangChain 还支持内存管理，允许系统在交互过程中保留上下文——这对于处理多轮对话的聊天机器人至关重要。 通过结合这些功能，开发人员可以构建能够处理细微逻辑、适应新数据并在实际场景中保持连贯性的 NLU 系统。