在 LangChain 应用程序中处理身份验证涉及到保护对 LLM 驱动的工作流和外部服务集成的访问。主要方法是使用 API 和服务的标准身份验证方法，并结合 LangChain 内置的敏感数据配置。 例如，如果您的应用程序与 OpenAI 或数据库等外部 API 交互，您需要安全地管理 API 密钥。 LangChain 支持从环境变量加载凭据，这避免了硬编码敏感信息。 您可以使用诸如 python-dotenv 之类的库将密钥存储在 .env 文件中，并在运行时加载它们，确保它们不会在您的代码库中公开。 此外，LangChain 与 Vault 或 AWS Secrets Manager 等工具的集成可以帮助在生产环境中动态管理密钥。
对于面向用户的身份验证，例如触发 LangChain 工作流的 Web 端点，请实施标准的身份验证机制，如 OAuth2、JWT 或基于会话的身份验证。 如果您的应用程序使用诸如 FastAPI 或 Flask 之类的框架，您可以添加中间件来在处理请求之前验证用户凭据。 例如，处理 LangChain 查询的 FastAPI 路由可以包含一个依赖项，以验证请求标头中的 API 密钥或用户令牌。 LangChain 本身不直接处理用户身份验证，因此您需要将其分层到应用程序的架构中。 如果您的应用程序使用访问用户特定数据的链（例如，获取个人文档的聊天机器人），请确保在链执行之前进行身份验证检查，以防止未经授权的数据访问。
将 LangChain 与第三方服务集成时，利用其 SDK 的内置身份验证。 例如，使用 OpenAI API 需要 API 密钥，LangChain 的 OpenAI 类会自动从环境中读取该密钥。 对于自定义工具或链，请在每个步骤验证权限。 假设您有一个查询内部数据库的工具：将该工具的执行包装在一个检查用户角色或权限的函数中。 LangChain 的 RunnableLambda 或装饰器可以帮助强制执行这些检查。 例如，生成报告的链可以首先调用一个函数来验证用户是否具有“report_access”权限，然后再继续。 始终审核您的链，以确保敏感操作（如写入数据或访问外部 API）都通过适当的身份验证和授权逻辑进行保护。