LangChain 提供内置组件，旨在通过处理三个核心方面来简化文本生成工作流程：输入结构化、模型交互和输出处理。这些组件包括用于标准化输入的提示模板、用于连接语言模型的模型集成以及用于优化结果的输出解析器。它们共同简化了生成响应、总结文本或从非结构化输入创建结构化数据等任务，同时保持开发人员定制工作流程的灵活性。
第一个关键组件是提示模板，它们有助于为语言模型一致地格式化用户输入。例如，像 "Summarize this article: {article_text}" 这样的模板通过将占位符（例如 article_text）替换为实际内容来确保结构化的提示。这避免了处理相似查询时重复编写代码。LangChain 的 PromptTemplate 类支持变量、条件逻辑和多步提示，使得链接摘要请求后进行翻译等任务成为可能。接下来，模型集成连接到各种文本生成服务，例如 OpenAI 的 GPT-3.5、Hugging Face 的 transformers 或通过 API 连接本地模型。开发人员无需重写整个流程即可更换模型——例如，测试 OpenAI 的 API 用于生产环境，然后切换到本地 Llama 2 模型以节省成本。LLMChain 类将提示与模型关联起来，执行生成步骤。最后，输出解析器将原始模型响应转换为可用格式。解析器可以从自由文本响应中提取逗号分隔的列表，或根据模式验证输出（例如，使用 Pydantic 模型将模型的答案转换为 JSON）。这确保了下游与数据库或 API 的兼容性。
对于高级用例，LangChain 提供链和记忆组件。链连接多个步骤，例如使用 SequentialChain 生成博客文章草稿然后优化其语气。记忆，例如 ConversationBufferMemory，在交互中保留上下文（例如聊天历史记录），允许模型引用先前的消息。这些工具使开发人员能够构建复杂的工作流程，例如记住用户偏好的聊天机器人或根据迭代反馈生成代码的代理。通过结合这些组件，LangChain 减少了样板代码，同时保持透明性——开发人员可以控制每个步骤，而不会被锁定在特定的模型或框架中。