介绍

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（LLM）提供支持的应用程序的框架。

LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：

开发：使用 LangChain 的开源组件和第三方集成构建应用程序。使用 LangGraph 构建具有一流流式处理和人机回圈支持的有状态代理。
产品化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的应用程序，以便您可以放心地持续优化和部署。
部署：使用 LangGraph 平台将您的 LangGraph 应用程序转变为生产就绪的 API 和助手。

LangChain 为大型语言模型和相关技术，例如嵌入模型和向量存储，并与数百个提供商。请参阅集成页面更多。

pip install -qU "langchain[openai]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
  os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for OpenAI: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")

model.invoke("Hello, world!")

注意

这些文档主要关注 Python LangChain 库。前往此处获取有关 JavaScript LangChain 库的文档。

架构

LangChain 框架由多个开源库组成。在架构页面中阅读更多内容。

langchain-core：聊天模型和其他组件的基本抽象。
集成包（例如langchain-openai,langchain-anthropic等）：重要的集成已拆分为轻量级包，由 LangChain 团队和集成开发人员共同维护。
langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
langchain-community：由社区维护的第三方集成。
langgraph：编排框架，用于将 LangChain 组件组合到具有持久化、流式处理和其他关键功能的生产就绪型应用程序中。请参阅 LangGraph 文档。