LangChain 中的链是将模块化组件（如语言模型、提示或数据处理步骤）链接在一起以自动化多步骤任务的序列。它们通过将一个组件的输出作为下一个组件的输入来运行，从而创建简化的工作流程。 例如，一个链可能会接受用户查询，使用预定义的模板对其进行格式化，将其发送到语言模型进行处理，然后将模型的响应解析为结构化格式。 链抽象了协调这些步骤的复杂性，使开发人员能够专注于单个组件而不是整个管道。 LangChain 提供了一个标准化的 Chain 接口以确保一致性，内置链（如 LLMChain（它结合了提示模板和语言模型））作为基本构建块。
链的功能取决于其组件及其顺序。 一个简单的链可能涉及一个提示模板，该模板将用户输入注入到结构化查询中，然后是语言模型调用和响应解析器。 更复杂的链（如 SequentialChain）按顺序执行多个步骤，例如生成摘要、将其翻译成另一种语言以及提取关键词。 链还可以集成外部工具，例如从数据库或 API 检索数据，然后再使用模型进行处理。 例如，检索增强生成 (RAG) 链可能首先获取相关文档，然后使用语言模型根据该数据合成答案。 链中的每个组件都是可替换的，从而可以轻松地试验不同的模型、提示或逻辑，而无需重写整个工作流程。
链的主要优点是其灵活性和可重用性。 开发人员可以通过组合现有组件来创建自定义链，也可以为特定用例构建新链。 例如，客户支持聊天机器人链可能包括意图检测（用于对用户的请求进行分类）、数据库查找（用于检索订单详细信息）和响应生成器（用于创建回复）。 链还可以通过隔离每个步骤的输入和输出来简化调试。 通过标准化工作流程，LangChain 减少了样板代码（例如手动格式化提示或处理 API 调用），并确保了跨项目的一致性。 这种模块化方法对于需要上下文感知处理的任务（例如在聊天应用程序中维护对话历史记录或根据用户输入动态调整提示）特别有用。 最终，链使开发人员能够有效地组装复杂的应用程序，同时保持对每个组件行为的控制。