LangChain 可以有效应用于医疗保健和金融领域，以自动化复杂工作流程、增强数据分析并改善用户与特定领域工具的交互。通过将大型语言模型 (LLM) 与外部数据源和 API 集成，LangChain 使开发人员能够构建处理专业信息同时保持准确性和合规性的应用程序。其模块化设计允许针对文档分析、决策支持和实时数据检索等任务进行定制。
在医疗保健领域，LangChain 可以简化流程，例如分析电子健康记录 (EHRs)。例如，LangChain 工作流可以从非结构化的医生笔记中提取症状、药物和诊断，然后将这些数据与临床指南进行交叉引用，以建议治疗方案。开发人员可以使用文档加载器摄取 PDF 或扫描记录，使用文本分割器处理大型文件，并使用检索增强生成 (RAG) 从医学数据库中提取最新研究。另一个用例是患者分诊：使用 LangChain 构建的聊天机器人可以提出基于症状的问题，根据医学本体验证回答，并推荐护理的紧急程度。这减少了手动工作量，同时确保了一致性。
对于金融领域，LangChain 可以自动化合规性检查或欺诈检测。交易监控系统可以将 LLM 与实时支付数据结合，以标记异常情况——例如，识别交易描述与商户类别之间的不匹配。开发人员可以将模型串联起来分析文本（例如，“向新账户进行的海外电汇”）以及数值阈值（例如，金额超过 10,000 美元）以触发警报。类似地，LangChain 可以通过聚合用户数据（收入、消费习惯）和外部市场数据来支持个性化金融咨询工具。例如，退休规划应用程序可以使用 LLM 以通俗易懂的语言解释投资策略，然后执行 API 调用来获取实时股票价格或模拟投资组合表现。
这两个领域都需要谨慎处理敏感数据。LangChain 与身份验证系统和加密库的集成有助于满足安全标准。开发人员还可以实施验证步骤——例如让 LLM 引用医疗建议的来源或将金融建议限制在预先批准的模板中——以减少错误。通过将 LLM 与特定领域的逻辑和数据结合，LangChain 可以在不牺牲安全性或合规性的情况下实现强大的解决方案。