LangChain 通过集成外部服务并优化模型在应用程序中的使用方式来处理大型模型尺寸。 LangChain 强调通过 API 连接到云托管模型，而不是要求开发人员在本地运行大型模型。 例如，开发人员可以通过 API 调用使用 OpenAI 的 GPT-3.5 或 GPT-4 模型，而无需管理模型的基础设施或硬件要求。 LangChain 的架构还将工作流程分解为更小的组件——如链、代理或内存系统——这减少了主模型的计算负载。 这种模块化方法让开发人员可以将特定任务（例如，数据预处理）卸载到其他工具，从而确保大型模型不会因不必要的工作而过载。
另一个关键策略是最大限度地减少每次交互中模型处理的数据量。 LangChain 提供了文档加载器和文本分割器等工具，可以将大型输入分成易于管理的小块。 例如，处理 100 页 PDF 的开发人员可以将其分成多个部分，将其嵌入到向量数据库中，并在查询模型时仅检索相关部分。 这减少了令牌使用量，并避免达到 API 速率限制或超出上下文窗口。 此外，LangChain 的代理可以将任务路由到专用工具（例如，计算器或网络搜索 API），而不是依赖大型模型来完成每个操作。 例如，涉及大量数学运算的查询可以由计算器工具处理，而不是强迫 LLM 生成逐步算术。
最后，LangChain 支持模型优化技术和互操作性。 开发人员可以为简单的查询换入更小的、特定于任务的模型（例如 GPT-3.5-turbo 而不是 GPT-4），从而减少延迟和成本。 与 Hugging Face Transformers 等库的集成允许使用量化模型——大型模型的压缩版本，以最小的性能牺牲换取显着的尺寸减小。 LangChain 还会缓存常用响应，以避免冗余模型调用。 例如，聊天机器人可能会缓存常见问题的答案，而不是重复查询模型。 通过结合这些策略——云 API、输入优化和模型灵活性——LangChain 帮助开发人员有效地管理大型模型，而无需深入了解分布式系统或基础设施扩展。