LangChain 是一个框架，旨在帮助开发人员构建由大型语言模型 (LLM)（如 GPT-3 或 Llama）驱动的应用程序。它通过提供将 LLM 与外部数据源、API 和工作流程连接的工具，简化了将 LLM 集成到软件中的过程。 LangChain 没有为与 LLM 的每次交互编写自定义代码，而是提供了像“链”、“代理”和“内存”这样的可重用组件来处理常见任务。 例如，开发人员可以使用 LangChain 创建一个聊天机器人，该机器人通过从数据库中提取数据、使用 LLM 处理数据并格式化响应来回答问题，而无需手动管理每个步骤。
LangChain 的核心是通过将复杂的 LLM 应用程序分解为模块化部分来工作。 链允许开发人员定义操作序列，例如查询模型、验证其输出并将结果传递给另一个工具。 代理支持动态决策，允许 LLM 根据用户的输入选择要使用的工具（如 API 或数据库）。 内存组件存储交互之间的上下文，例如对话历史记录。 例如，代理可能会决定首先搜索天气 API 以查找“东京的当前温度”，然后使用计算器将摄氏度转换为华氏度。 LangChain 还包括数据连接器来摄取文档或数据库，从而更容易将 LLM 响应建立在特定数据的基础上。 这种模块化方法减少了样板代码并简化了开发。
LangChain 的实际用例包括文档分析、聊天机器人和代码生成。 例如，开发人员可以构建一个工具来总结 PDF，方法是结合 LangChain 的文档加载器（提取文本）、文本拆分器（处理长文档）和 LLM 链（生成摘要）。 该框架支持通过 Python 或 JavaScript 库进行自定义，从而可以与向量数据库等工具集成以进行语义搜索。 开发人员还可以通过创建针对其需求定制的自定义链或代理来扩展 LangChain。 虽然该框架处理了许多挑战，例如管理上下文窗口或重试失败的 API 调用，但它需要仔细的设计来平衡 LLM 功能与外部工具。 通过抽象重复性任务，LangChain 让开发人员能够专注于构建独特的功能，而不是重新发明基础设施。