LangChain 在企业中常用于构建结合大型语言模型（LLMs）与内部数据和工作流程的应用。主要有三种用例：自动化客户支持、增强内部知识管理以及简化数据处理任务。这些应用通常侧重于将 LLMs 连接到公司特定的数据源，在提供定制化响应的同时保持对敏感信息的控制。下面我们将详细探讨这些场景。
一个主要用例是自动化客户支持。企业部署 LangChain 来创建聊天机器人，通过结合通用 LLM 知识与内部数据来回答用户问题。例如，一家零售公司可以构建一个聊天机器人，从数据库中提取产品详情，并结合存储在 PDF 中的退货政策。LangChain 将 LLM 调用与数据检索（例如向量数据库）链接起来的能力，使得机器人能够提供准确、上下文感知的响应。这减少了对预写脚本的依赖，并使系统能够在不进行手动更新的情况下适应新的查询。
另一个关键领域是内部知识管理。开发者使用 LangChain 构建工具，让员工可以使用自然语言查询文档、代码库或技术手册。例如，一家金融机构可以创建一个工具，通过扫描内部指南和法规文件来回答合规性问题。LangChain 的文档加载器和文本分割器有助于预处理大型文件，而其检索增强生成（RAG）管道则确保答案基于公司数据。这避免了幻觉，并使响应与批准的来源保持一致，这对于受监管行业至关重要。
最后，LangChain 支持数据处理工作流程，例如从非结构化文本中提取结构化信息。例如，一家物流公司可以使用它来解析电子邮件、发票或客户消息中的货运更新。LangChain 与 OpenAI 函数或 Pydantic 等工具的集成允许开发者定义输出 schema，确保 LLM 以与现有 API 或数据库集成的格式返回数据。这种方法自动化了以前需要手动输入数据或脆弱的正则表达式规则的任务，提高了效率并减少了错误。此外，LangChain 的模块化设计允许企业将敏感数据保留在自身基础设施内，从而解决了隐私和合规性问题。