LangChain 通过强调模块化、与外部工具的集成以及简化构建复杂应用程序的抽象层，使其与其他 LLM 框架区分开来。 许多框架专注于训练或微调模型，而 LangChain 旨在将预训练模型连接到外部数据源、API 和工作流程。 例如，LangChain 提供了内置组件，如文档加载器（用于摄取 PDF、网页等）、向量存储（如 Pinecone 或 FAISS，用于语义搜索）和代理（使模型能够使用计算器或 Web API 等工具）。 这种模块化方法允许开发人员组装组件链，而无需编写样板代码，从而更容易地原型化应用程序，如从数据库检索数据或与外部服务交互的聊天机器人。
一个关键的区别是 LangChain 对“链”和“代理”的关注。 链允许开发人员将多个步骤（例如加载数据、使用 LLM 处理数据和格式化输出）链接到可重用的工作流程中。 代理更进一步，让 LLM 动态决定使用哪些工具。 例如，代理可以通过首先搜索网络，然后查询数据库，最后总结结果来回答用户的问题。 其他框架，如 Hugging Face 的 Transformers 库，擅长模型推理和微调，但缺乏对这些更高级别工作流程的内置支持。 同样，LlamaIndex 专注于索引和检索结构化数据，但没有提供相同的灵活性来集成工具或多步骤推理。
LangChain 还通过处理常见挑战的抽象来优先考虑开发人员的便利性。 例如，其内存模块简化了聊天机器人的持久对话历史记录，并且其模板系统标准化了提示管理。 虽然像 OpenAI 的 API 或 Anthropic 的 SDK 这样的替代方案可以直接访问模型，但它们需要开发人员手动实现数据检索或工具集成等功能。 LangChain 的价值在于减少将这些部分粘合在一起的工作量。 例如，构建客户支持机器人的开发人员可以使用 LangChain 将模型连接到公司知识库，添加反馈循环以记录未解决的查询，并使用标准接口部署机器人，而无需为每个步骤编写自定义集成代码。