LangChain 通过将大型语言模型 (LLM) 与外部系统和结构化工作流程相结合，使开发者能够创建复杂的应用程序。三个高级用例包括使用代理进行多步推理、集成外部数据源以及构建特定领域工具。这些应用程序利用了 LangChain 链接操作、与 API 交互以及管理上下文的能力，使其对于解决复杂问题非常有价值。
一个关键的用例是使用代理进行多步推理。LangChain 代理可以将复杂查询分解为顺序步骤，使用计算器、搜索 API 或自定义函数等工具。例如，一个金融分析代理可能首先从 API 获取股票数据，计算移动平均线等指标，然后使用 LLM 生成摘要。开发者可以将这些步骤定义为链，允许代理自主决定使用哪些工具。另一个例子是一个编程助手，它在一个工作流中完成编写代码、在沙箱中测试、调试错误和迭代——所有这些都在一个单一的工作流中完成。这种方法对于需要计算和自然语言处理的任务特别有用。
另一个高级应用是集成外部数据源以提供上下文感知的响应。LangChain 简化了连接到数据库、文档存储库或 REST API 的过程。例如，一个客户支持聊天机器人可以查询 CRM 系统以检索订单详情，然后使用 LLM 用通俗易懂的语言解释状态。检索增强生成 (RAG) 是这里的一个常见模式：LangChain 可以搜索技术文档的向量数据库，然后将相关的片段注入 LLM 的提示中，以回答特定领域的问题。这避免了仅仅依赖模型的内部知识，确保了最新且准确的响应。
最后，LangChain 在构建具有自定义工作流程的特定领域工具方面表现出色。开发者可以创建针对医疗保健或法律等行业的定制链。例如，一个法律文档分析器可以从合同中提取条款，对照监管数据库进行交叉引用，并标记不合规的部分。在医疗保健领域，LangChain 管道可以解析患者记录，根据临床指南验证治疗方法，并生成出院摘要。这些工作流程通常将 LLM 与验证规则、外部 API 或专有数据集结合使用。通过模块化每个步骤，团队可以独立维护和更新组件，从而确保可扩展性和对新需求的适应性。