LangChain 是一个旨在帮助开发者使用大型语言模型 (LLMs) 构建应用程序的框架，它提供了模块化组件和工具。其核心功能包括用于创建多步工作流的链（chains）、用于动态决策的代理（agents）、用于跨交互保留上下文的内存（memory）以及与外部数据源和工具的集成（integrations）。这些功能简化了将 LLMs 连接到实际数据的过程，使开发者能够构建聊天机器人、文档分析器或自动化工作流等应用程序，而无需从头开始。LangChain 抽象了常见的复杂性，让开发者能够专注于应用程序逻辑。
LangChain 的关键功能之一是其链（chains），它允许开发者将 LLMs、提示和外部工具组合成结构化的工作流。例如，一个链可以接收用户的提问，使用 LLM 将其改写成数据库查询，获取相关数据，然后生成摘要。链还可以包含条件逻辑，例如根据 LLM 的分析将查询路由到特定工具。另一个例子是客户支持机器人，它使用一个链首先对用户的请求进行分类（例如，账单问题还是技术支持），从数据库中检索账户详细信息，然后生成定制的回复。这种模块化方法使得开发者可以在不同项目之间重用组件，减少重复工作并确保一致性。
LangChain 的代理（agents）和内存（memory）功能进一步增强了灵活性。代理使用 LLMs 实时决定调用哪些工具，例如用于数学问题的计算器或用于实时数据的搜索 API。例如，代理可以分析用户的问题，如“东京的人口除以 2 是多少？”，然后决定先通过 API 获取人口数据，再进行计算。内存使应用程序能够跨交互保留上下文，例如存储聊天历史记录，以便用户可以提出后续问题而无需重复细节。开发者可以自定义内存存储（例如，只保留最近的消息或总结过去的交互）以平衡性能和准确性。结合对数据库、API 和 LLM 提供商的集成，LangChain 提供了一个内聚的工具包，用于高效构建上下文感知、数据驱动的应用程序。