LangChain 是一个框架，旨在简化开发人员集成和使用大型语言模型 (LLM)，例如 GPT、Claude 或开源替代方案的方式。它充当抽象层，提供标准化的接口和工具，通过它们的 API 与 LLM 交互。开发人员无需为每个模型编写自定义代码，而是使用 LangChain 的模块来处理提示、管理输入/输出，并将多个步骤链接在一起。例如，无论您使用 OpenAI 的 GPT-4 还是 Hugging Face 的模型，LangChain 的 LLM 类都允许您通过更改配置参数来切换提供商，从而减少样板代码和供应商锁定。
一个关键特性是 LangChain 对提示管理和链的支持。开发人员可以为提示创建可重用的模板，确保查询的一致性。例如，模板可以通过将系统消息（“您是一位有用的助手”）与用户输入变量组合起来，构建一个总结文本的请求。链通过链接多个 LLM 调用或操作来扩展这一点。例如，检索增强生成 (RAG) 管道可以将数据库查询链接起来以获取相关数据，将其注入到提示中，然后将其发送到 GPT-4——所有这些都通过 LangChain 的 RetrievalQA 链处理。这种模块化方法简化了涉及预处理、模型推理和后处理的复杂工作流程。
LangChain 还与外部工具集成，使 LLM 能够执行超出文本生成的任务。它的代理框架允许模型决定何时调用 API、搜索网络或访问数据库。例如，代理可以使用 GPT-4 来分析用户的查询（“东京的天气怎么样？”），触发天气 API，然后格式化响应。此外，LangChain 还包括用于输出解析（例如，将文本转换为 JSON）和管理内存（存储聊天记录）的实用程序。通过处理这些常见挑战，LangChain 使开发人员能够专注于应用程序逻辑而不是基础设施，从而使 LLM 更容易用于生产用例，例如聊天机器人、文档分析或自动化工作流程。