LangChain 在处理超大型数据集时面临一些限制，主要与内存使用、检索效率和成本有关。这些限制源于其设计选择和对外部服务的依赖，当数据规模超出适中范围时，这些因素可能成为瓶颈。处理大规模数据的开发者应注意这些挑战，以避免性能问题或意外成本。
首先，LangChain 的内存处理可能成为瓶颈。其许多组件，如文档加载器和文本分割器，在处理前会将整个数据集加载到内存中。例如，使用 CSVLoader 加载一个 50GB 的 CSV 文件，在大多数标准系统上都会因内存限制而失败。即使使用 FAISS 等向量数据库，对大型数据集进行嵌入也需要在索引过程中将所有向量临时保存在内存中，这对于拥有数十亿条条目的数据集来说是不可行的。这迫使开发者实现自定义的批处理或分布式系统，而 LangChain 本身并不原生支持这些功能。
其次，检索性能会随着数据集大小的增加而下降。LangChain 的检索增强生成（RAG）管道依赖于对嵌入向量进行相似性搜索，但随着向量索引的增长，查询延迟会增加。例如，使用基本的 FAISS 设置搜索一个千万文档的索引，每次查询可能需要几秒钟，这使得实时应用变得不切实际。虽然像 Pinecone 这样的专业数据库能更好地处理大规模数据，但 LangChain 的抽象层可能会限制对特定数据库优化的访问。此外，大型文档的分块策略常常会产生零散的上下文，从而降低检索信息用于大型语言模型（LLM）响应的质量。
最后，与外部 LLM API 的集成带来了成本和速率限制的挑战。通过 OpenAI API 处理 10 万个文档进行摘要可能花费数千美元，并触及严格的每分钟 token 限制。LangChain 对大型数据集的顺序处理放大了这些问题，因为它没有内置的批处理或 API 端点之间的成本优化路由。开发者必须手动实现缓存、并行化和备用模型——这些功能并没有深入集成到框架中。这些限制使得 LangChain 在没有大量自定义的情况下，不太适合大规模部署。