LangChain 通过充当抽象层，将大型语言模型 (LLM) 连接到外部工具、数据源和工作流程，从而与 LLM 集成。它提供标准化的接口和实用程序，以简化与 LLM 的交互，使开发人员无需编写重复的样板代码即可构建应用程序。 例如，LangChain 的 LLM 或 ChatModels 类包装了 OpenAI 的 GPT-3.5 或 Anthropic 的 Claude 等 API，处理输入格式、API 调用和输出解析。开发人员可以使用几行代码初始化一个模型——例如，ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")——然后使用 predict() 等方法来发送提示。 这种抽象还标准化了输出，将原始文本或 API 响应转换为可用格式（例如，字符串或结构化对象），从而简化了与数据处理或 UI 渲染等下游任务的集成。
除了基本的 API 调用之外，LangChain 还通过链、代理和内存等模块化组件扩展了 LLM 功能。链允许开发人员对多个步骤进行排序，例如将 LLM 调用与文档检索系统结合起来。例如，RetrievalQA 链可能会首先使用向量搜索从数据库中获取相关文档，然后将其传递给 LLM 以生成摘要答案。 代理通过使 LLM 能够根据输入动态选择要使用的工具（例如计算器、Web 搜索 API 或自定义函数）来进一步扩展此功能。 例如，代理可能会决定首先查询天气 API，然后再回答用户关于旅行计划的问题。 LangChain 的内存系统（例如 ConversationBufferMemory）添加了上下文保留功能，允许 LLM 在交互过程中保持状态（例如，记住聊天应用程序中的先前消息）。 这些组件减少了开发人员手动编排复杂工作流程的需求。
LangChain 还优先考虑灵活性，允许开发人员自定义与 LLM 的交互。例如，提示模板标准化了输入格式（例如 "Summarize this article: {article_text}"），这确保了一致性并减少了扩展应用程序时的错误。 开发人员可以用最少的代码更改来交换 LLM 提供商（例如，通过更改初始化类从 OpenAI 切换到本地 Hugging Face 模型）。 此外，LangChain 支持对模型行为的细粒度控制，例如调整温度设置以提高创造力或使用回调函数来记录中间步骤。 这种模块化使试验不同的 LLM、集成特定领域的数据源或适应 API 更改变得更加容易。 通过抽象通用模式，同时保留自定义选项，LangChain 使开发人员能够专注于应用程序逻辑而不是基础设施。