LangChain 提供了一个模块化框架，通过简化大型语言模型（LLM）与外部工具、数据源和工作流的集成，使开发人员能够构建语言模型应用。它抽象了提示管理、上下文检索和输出解析等常见任务，让开发人员可以专注于应用逻辑。通过提供预构建的组件和标准化接口，LangChain 减少了将模型连接到数据库、API 或自定义代码所需的工作量，从而更容易创建健壮的、真实世界的应用。
LangChain 的一个关键特性是它能够将 LLM 连接到外部数据。例如，聊天机器人可能需要回答有关公司内部文档的问题。LangChain 提供了文档加载器来从 PDF 或数据库等来源摄取数据，提供了向量数据库（例如 Chroma、Pinecone）来索引这些数据，并提供了检索器以便在用户提问时获取相关片段。这使得模型能够利用其预训练知识和最新的外部信息来生成答案。开发人员还可以使用 SQLDatabaseChain 等工具将自然语言查询转换为数据库命令，从而使非技术用户可以通过对话界面与结构化数据进行交互。
LangChain 通过“链”（chains）和“代理”（agents）进一步简化了复杂的工作流。“链”允许开发人员按顺序执行多个步骤，例如查询 API，使用 LLM 处理响应，以及验证输出。例如，客户支持应用可以使用链来首先从 CRM 系统检索订单详细信息，然后使用模型起草回复。“代理”则更进一步，支持动态决策：代理可以根据用户的输入决定使用哪些工具（例如计算器、网页搜索或自定义函数）。例如，代理可以将数学问题路由到计算器工具，同时将天气查询发送到搜索 API。这些抽象使得开发人员无需编写大量样板代码即可构建适应性强的系统。