LangChain 通过提供一个统一的接口来处理不同的模型类型，该接口抽象了它们架构上的差异，允许开发人员通过一致的组件与各种模型进行交互。 无论是使用序列到序列模型（如 T5 或 BART）还是基于 transformer 的模型（如 GPT 或 BERT），LangChain 都会将其独特的 API 包装到标准化的类中，例如 LLM、BaseChatModel 或 BaseRetriever。 例如，通过 Hugging Face 的 pipeline 工具加载的 Hugging Face 模型可以使用 LangChain 的 HuggingFacePipeline 包装器进行集成，而 OpenAI 的 GPT 模型则通过 OpenAI 类进行访问。 这种抽象让开发人员可以在不重写核心逻辑的情况下切换模型，而是专注于提示工程或链式操作等任务。
该框架通过模块化组件（如提示、链和代理）来适应模型特定的需求。 例如，序列到序列模型通常需要针对翻译或摘要等任务量身定制的输入-输出模板。 LangChain 的 PromptTemplate 类标准化了这个过程，让开发人员可以定义适用于各种模型的输入结构（例如，“将这段文字翻译成法语：{text}”）。 类似地，针对文本生成或分类优化的基于 transformer 的模型可以使用 LLMChain 或 SequentialChain 等链集成到工作流程中，这些链协调多步骤流程。 代理（如 ZeroShotAgent）会根据上下文动态地将任务路由到适当的模型——例如，使用代码生成模型处理编程问题，并使用通用 transformer 处理开放式文本。
具体的例子突出了这种灵活性。 开发人员可以使用 HuggingFaceHub 类运行 T5 模型进行摘要，然后通过更改初始化代码中的模型名称来切换到 OpenAI 的 text-davinci-003 进行创意写作。 LangChain 还支持混合工作流程，例如将检索模型（如 sentence-transformers 嵌入模型）与生成模型（如 GPT-3）结合使用来进行检索增强生成。 温度或最大 token 数等参数在模型之间是标准化的，因此调整它们不需要特定于架构的代码。 通过将应用程序逻辑与模型细节分离，LangChain 简化了跨各种模型类型的实验和部署。