LangChain 是基于大语言模型构建端到端应用的框架，涵盖模型接口、提示模板、数据检索、记忆管理、链式调用及代理机制。本文详细介绍了 LangChain 的六大组件与开源库结构，演示了从环境配置、基础调用、提示工程到输出解析的完整流程。内容重点讲解了如何利用 FAISS 向量存储构建 RAG 检索链，结合历史对话实现智能问答，并通过 Agent 工具扩展模型能力。最后介绍了使用 LangServe 将应用部署为 REST API 的方法，提供了 Python 代码示例与最佳实践建议，适用于希望快速掌握 LangChain 进行 AI 应用开发的开发者。
LangChain 是一个基于大语言模型（LLM）用于构建端到端语言模型应用的开源框架。它提供了一系列工具、套件和接口，让开发者能够利用语言模型来实现各种复杂的任务，如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。
LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的各个阶段，主要包括以下三个环节：
参考官方文档：https://python.langchain.com
LangChain 具有六大核心组件，它们是 LangChain 的基石，相互协作形成一个强大而灵活的系统。
| 英文 | 中文 | 说明 |
|---|---|---|
| Models | 模型 | LangChain 和大模型的接口，包含各大语言模型的调用细节及输出解析机制 |
| Chains | 链 | LangChain 对各种组件的封装和调用链条，是核心机制之一 |
| Prompts | 提示 | 输入大模型的提示模板，使提示工程流线化 |
| Indexes | 索引 | 非结构化数据的查找和访问，构建并操作文档的方法 |
| Memory | 记忆 | 与大模型聊天过程中记忆信息，支持短时和长时记忆 |
| Agents | 代理 | 自主计划和执行的机制，通过'代理'让大模型自主调用外部工具 |
LangChain 框架由以下主要开源库组成：
langchain-core：基础抽象和 LangChain 表达式语言。langchain-community：第三方集成包（如 langchain-openai、langchain-anthropic 等），部分集成已拆分为轻量级包。langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。langgraph：通过将步骤建模为图中的边和节点，使用 LLMs 构建健壮且有状态的多参与者应用程序。langserve：将 LangChain 链部署为 REST API。LangSmith：一个开发者平台，可让您调试、测试、评估和监控 LLM 应用程序，并与 LangChain 无缝集成。为了熟悉该框架，我们将构建一个简单的 LangChain 应用程序。
首先安装指定版本的 LangChain。建议使用虚拟环境管理依赖。
pip install langchain==0.1.7
执行安装命令后，会自动安装相关组件，包括 langsmith, langchain-core, langchain-text-splitters 等。
如需更新版本：
pip install --upgrade langchain
若需从源代码安装：
pip install -e .
此外，安装 LangChain 时可包含常用的开源 LLM 库：
pip install langchain[llms]
安装第三方集成库以使用 OpenAI 服务：
pip install langchain langchain_openai
设置 OpenAI 环境变量。注意：请勿将真实 API Key 提交至代码仓库。
import os
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://api.openai.com/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
初始化模型并尝试调用：
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 初始化模型
llm = ChatOpenAI()
# 调用模型
response = llm.invoke("LangSmith 是什么？")
print(response.content)
虽然模型可能无法准确回答特定专有名词，但展示了基本的交互流程。
使用提示模板来指导模型响应。提示模板将原始用户输入转换为更适合 LLM 理解的格式。
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 初始化模型
llm = ChatOpenAI()
# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "您是世界级的技术文档编写者。"),
("user", "{input}")
])
# 组合成一个简单的 LLM 链
chain = prompt | llm
# 使用 LLM 链
response = chain.invoke({"input": "LangSmith 如何帮助进行测试？"})
print(response.content)
通过添加 System Prompt，模型会采用更专业的语气进行回应。
添加一个简单的输出解析器，将聊天消息转换为字符串，便于后续处理。
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
# 初始化模型
llm = ChatOpenAI()
# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "您是世界级的技术文档编写者。"),
("user", "{input}")
])
# 使用输出解析器
output_parser = StrOutputParser()
# 将其添加到上一个链中
chain = prompt | llm | output_parser
# 调用它并提出同样的问题。答案是一个字符串，而不是 ChatMessage
result = chain.invoke({"input": "LangSmith 如何帮助进行测试？"})
print(result)
加载要索引的数据，需要安装 BeautifulSoup 用于网页解析：
pip install beautifulsoup4
将其索引到向量存储中。这需要嵌入模型和向量存储组件。
使用一个简单的本地向量存储 FAISS，首先需要安装它。
pip install faiss-cpu
代码实现：
# 导入和使用 WebBaseLoader
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/user_guide")
docs = loader.load()
# 对于嵌入模型，这里通过 API 调用
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 使用此嵌入模型将文档摄取到矢量存储中
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 使用分割器分割文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
documents = text_splitter.split_documents(docs)
# 向量存储
vector = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
已在向量存储中索引了这些数据，接下来创建一个检索链。该链将接收一个传入的问题，查找相关文档，然后将这些文档与原始问题一起传递给 LLM，要求它回答原始问题。
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""仅根据提供的上下文回答以下问题:
<context>
{context}
</context>
Question: {input}""")
# 创建链，该链获取文档列表并将它们全部格式化为提示，然后将该提示传递给 LLM。
# 它传递所有文档，因此应该确保它适合正在使用的 LLM 上下文窗口
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
# 可以直接通过传入文档来运行它
from langchain_core.documents import Document
text = "langsmith can let you visualize test results"
document_chain.invoke({
"input": "LangSmith 如何帮助进行测试？",
"context": [Document(page_content=text)]
})
还可以让文档首先来自刚刚设置的检索器。这样，可以使用检索器动态选择最相关的文档，并将其传递给给定的问题。
from langchain.chains import create_retrieval_chain
# 创建向量存储检索器
retriever = vector.as_retriever()
# 创建链，该链接收用户查询，然后将其传递给检索器以获取相关文档。
# 然后将这些文档（和原始输入）传递到 LLM 以生成响应
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)
# 执行检索 这将返回一个字典
response = retrieval_chain.invoke({"input": "how can langsmith help with testing?"})
print(response["answer"])
上面创建的链只能回答单个问题。现在创建一个新链。该链将接收最新的输入和对话历史记录，并使用 LLM 生成搜索查询。
from langchain.chains import create_history_aware_retriever
from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder
# First we need a prompt that we can pass into an LLM to generate this search query
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
("user", "{input}"),
("user", "鉴于上述对话，生成一个搜索查询以查找以获取与对话相关的信息")
])
retriever_chain = create_history_aware_retriever(llm, retriever, prompt)
# 通过传入用户提出后续问题来测试
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
chat_history = [HumanMessage(content="LangSmith 可以帮助测试我的 LLM 应用程序吗？"), AIMessage(content="Yes!")]
retriever_chain.invoke({
"chat_history": chat_history,
"input": "告诉我怎么做"
})
还可以创建一个新的链来继续对话，并牢记这些检索到的文档。
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "根据以下上下文回答用户的问题:\n\n{context}"),
MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
("user", "{input}"),
])
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever_chain, document_chain)
# 测试
chat_history = [HumanMessage(content="LangSmith 可以帮助测试我的 LLM 应用程序吗？"), AIMessage(content="Yes!")]
retrieval_chain.invoke({
"chat_history": chat_history,
"input": "Tell me how"
})
构建代理时要做的第一件事是确定它应该有权访问哪些工具。这里授予代理访问两个工具的权限：
from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool
retriever = vector.as_retriever()
retriever_tool = create_retriever_tool(
retriever,
"langsmith_search",
"搜索有关 LangSmith 的信息。对于有关 LangSmith 的任何问题，您必须使用此工具！",
)
访问 Tavily 注册账号登录并创建 API 秘钥，然后配置环境变量。
import os
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "YOUR_TAVILY_API_KEY"
安装 tavily-python 库：
pip install -U langchain-community tavily-python
创建工具：
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
search = TavilySearchResults()
创建使用工具的列表：
tools = [retriever_tool, search]
创建一个代理来使用工具：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub
from langchain.agents import create_openai_functions_agent
from langchain.agents import AgentExecutor
# 获取使用提示 可以修改它
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")
# 初始化大模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
# 创建一个 openai_functions_agent 代理
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
# 创建代理执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 执行 Agent
agent_executor.invoke({"input": "Langsmith 如何帮助进行测试？"})
询问天气情况：
# 执行 Agent
agent_executor.invoke({"input": "成都今天天气情况？"})
进行对话：
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
chat_history = [HumanMessage(content="LangSmith 可以帮助测试我的 LLM 应用程序吗？"), AIMessage(content="Yes!")]
agent_executor.invoke({
"chat_history": chat_history,
"input": "告诉我怎么做"
})
LangServe 可以帮助开发人员将 LangChain 应用程序部署为 REST API。使用 LangChain 时不是必定使用 LangServe，但在生产环境中推荐使用。
安装 langserve：
pip install "langserve[all]"
创建一个 serve.py 文件。包含为应用程序提供服务的逻辑。由三部分组成：
import os
from typing import List
from fastapi import FastAPI
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor
from langchain.agents import create_openai_functions_agent
from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langserve import add_routes
# 配置环境变量
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "YOUR_TAVILY_API_KEY"
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://api.openai.com/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
# 1. 获取检索器
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/user_guide")
docs = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter()
documents = text_splitter.split_documents(docs)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
retriever = vector.as_retriever()
retriever_tool = create_retriever_tool(
retriever,
,
,
)
search = TavilySearchResults()
tools = [retriever_tool, search]
prompt = hub.pull()
llm = ChatOpenAI(model=, temperature=)
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=)
app = FastAPI(
title=,
version=,
description=,
)
():
:
chat_history: [BaseMessage] = Field(
...,
extra={: {: , : }}
)
():
output:
add_routes(
app,
agent_executor.with_types(input_type=Input, output_type=Output),
path=,
)
__name__ == :
uvicorn
uvicorn.run(app, host=, port=)
执行这个文件启动服务，并在 localhost:8000 上提供服务：
python serve.py
启动成功后，可以看到服务运行在 http://localhost:8000。
每个 LangServe 服务都带有一个简单的内置 UI，用于配置和调用具有流输出和中间步骤可见性的应用程序。
访问：http://localhost:8000/agent/playground/
设置一个客户端，以便以编程方式与我们的服务进行交互：
from langserve import RemoteRunnable
remote_chain = RemoteRunnable("http://localhost:8000/agent/")
res = remote_chain.invoke({
"input": "成都今天天气情况怎样？",
"chat_history": []
})
print(res)
在实际开发中，为了确保 LangChain 应用的稳定性和性能，建议遵循以下最佳实践：
通过本文的介绍，您已经掌握了 LangChain 的核心组件、基础用法、RAG 实现、Agent 构建以及服务部署的全流程。LangChain 作为一个强大的生态框架，极大地降低了构建 AI 应用的门槛。随着技术的演进，建议持续关注官方文档和社区动态，探索更多高级功能，如多模态支持、复杂工作流编排等，以满足日益增长的业务需求。
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