LangChain 通过将大型语言模型 (LLM) 连接到文档处理管道来自动化文档摘要任务。开发者可以使用其模块化组件高效地加载、分割和摘要文本。例如，LangChain 的 DocumentLoader 可以从 PDF、网站或数据库获取内容，而其文本分割器则将大型文档分解成可管理的块。处理后的文本随后通过 LangChain 标准化接口馈送给 OpenAI 的 GPT-3.5 或开源替代方案等 LLM。这种工作流程减少了人工操作，尤其是在处理多个文档或格式时。
LangChain 的一个关键优势是能够处理超出 LLM token 限制的长文档。使用 RecursiveCharacterTextSplitter，开发者将文本分成更小的片段，对每个片段进行摘要，然后合并结果。例如，一份 50 页的报告可以分割成 10 个部分，分别进行摘要，然后合并成最终摘要。LangChain 的内置链，如 load_summarize_chain，通过“map-reduce”等策略（先摘要各个部分，然后再摘要摘要）自动化此过程。开发者可以调整块大小、部分之间的重叠或 LLM 参数（例如，用于创意控制的 temperature）来平衡细节和简洁性。
LangChain 还支持针对特定用例进行定制。开发者可以添加预处理步骤（例如，使用正则表达式过滤掉不相关部分）或后处理以强制执行样式指南。例如，摘要法律合同可能涉及先提取关键条款，然后指示 LLM 专注于义务和截止日期。诸如 PromptTemplate 等工具允许用户定义明确的指令（例如，“用正式语言生成一个三句话的摘要”）。这种灵活性使得 LangChain 适用于从技术研究论文摘要到消化客户反馈日志等各种任务，同时还能控制输出质量。