LangChain 核心原理与 Java 工程化实践

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）正在重塑软件工程的范式。LangChain 作为在应用层和底层 LLM 之间的编程框架，类似于 AI 时代的 Spring 框架，负责桥接业务逻辑与底层模型能力，使开发者能够快速构建复杂的 AI 应用。

1. LangChain 解决什么问题

如果把 LLM 比喻为数据库或中间件等基础设施，应用层则是业务逻辑的组合，那么 LangChain 的核心价值在于桥接两者。它解决了两个关键问题：

模型交互标准化：屏蔽不同底层模型（如 ChatGPT、ChatGLM、通义千问）的接口差异，提供统一的调用方式。
原子能力编排：将单次 LLM 调用视为原子能力，通过 Chain 和工作流编排这些能力来解决复杂的业务需求，而非简单的对话框聊天。

2. LangChain 的核心概念

2.1 Model I/O

Model I/O 封装了背后的 LLM 模型。开发者可以通过配置快速切换底层模型，无需修改核心业务代码。此外，它还提供了缓存等高级功能，对于语义相似的 Query，若缓存命中可直接返回结果，降低延迟和成本。

2.2 Retriever（检索器）

Retriever 旨在打通大模型与用户私有数据。传统的检索基于关键词匹配，而 LLM 场景下更多依赖向量数据库进行语义检索。

典型流程： 文档 -> 分词 -> Embedding（向量化）-> 向量数据库存储 -> 查询（Query）-> 获取 Top N 相似片段 -> 上下文 + 用户提问 + Prompt -> LLM -> 返回结果

关键技术点：

Embedding 技术选型：将现实物体转化为高维向量，保证特征表达清晰。常见方案包括通义千问 Embedding、OpenAI Embeddings 等。
向量数据库：存储向量并支持相似度查询。例如'我的名字是小明'和'我叫小明'在向量空间中距离很近。
TOP N 选择：根据向量距离筛选最相关的上下文片段。

2.3 Chain（链）

Chain 代表业务类型的组合，类似于工作流的编排。它可以串联多个组件（如 Prompt、模型、检索器），形成完整的处理链路。

2.4 Memory（记忆）

LLM 本身是无状态的，Memory 机制允许开发者将历史对话记录传入给 LLM，实现多轮对话上下文感知。通常使用外部存储（如数据库、Redis）保存会话状态。

2.5 Agent（智能体）

Agent 赋予应用程序基于大模型推理能力的工具调用权限。由于 LLM 无法直接联网或访问内部系统，Agent 通过代理工具（Tools）来扩展能力。

ReAct 模式：

Thought：思考当前步骤，识别意图。
Action：决定调用哪个工具，生成 JSON 格式参数。
Observation：观察工具执行结果。
Answer：综合信息给出最终回答。

3. 实际场景中的实践

以下实践基于集团内部开发的 Java 版本 LangChain 框架，结合开源大模型 ChatGLM-6B 进行。

3.1 淘宝开放平台智能问答

针对内部托管的上万个 API 咨询问题，升级为基于大模型的智能问答。

知识库 Embedding 过程： 采用通义千问提供的 Embedding 方法对 Question-Answer 形式的知识库进行向量化。

TongYiEmbeddings embeddings = new TongYiEmbeddings();
embeddings.setServerAccessId(ALINLP_EMBEDDINGS_ACCESSID);
embeddings.setServerUrl(ALINLP_EMBEDDINGS_SERVER_URL);
embeddings.setServerUuid(ALINLP_EMBEDDINGS_UUID);
Document document = new Document();
document.setPageContent(rawText);
List<Document> documents = embeddings.embedDocument(Arrays.asList(document));
Document vecDocument = documents.get(0);
// 向量化知识
String embeddingString = JSON.toJSONString(vecDocument.getEmbedding()).replaceAll("[", "{")
.replaceAll("]", "}");
return embeddingString;

向量数据库存储和查询： 使用 Hologres 向量数据库存储向量化数据。查询时计算欧氏距离或余弦相似度。

SELECT origin_content AS originContent,
       origin_title AS originTitle,
       pm_approx_squared_euclidean_distance(embedding_title, #{embeddingTitle}) AS distance
FROM vs_knowledge
ORDER BY distance ASC
LIMIT #{limit};

大模型问答链路： 初始化 ChatGLM 参数，编写 Prompt 模板，配置检索 QA 链。

// 1. 初始化 ChatGLM 的参数
ChatGLMV2Internal chatGLMV2Internal = new ChatGLMV2Internal();
chatGLMV2Internal.setTemperature(0.01d);
chatGLMV2Internal.setMaxLength(2048);

// 2. 提示词编写
PromptTemplate prompt = new PromptTemplate();
String template = "已知信息:\n" +
    "{context} \n\n" +
    "根据上述已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说'根据已知信息无法回答该问题'或'没有提供足够的相关信息'，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。问题是：{question}";
prompt.setTemplate(template);

// 3. 向量数据库检索配置
RetrievalQA qa = new RetrievalQA();
qa.setRecommend(5);
qa.setMaxDistanceValue(10000.0d);
qa.setLlm(chatGLMV2Internal);
qa.setPrompt(prompt);
qa.setRetriever(holoRetriver.asRetriever());
qa.init();

// 4. LLM 大模型问答
Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
inputs.put("question", question);
inputs.put("input", question);
Map<String, Object> outputs = qa.run(inputs);
llmKonwledgeDO.setContent(String.valueOf(outputs.get("text")));
return llmKonwledgeDO;

3.2 AI Agent 实践

实现了一个网关 API 调用日志解析的 Agent。

Agent 工具注册： 定义工具名称、描述及输入参数结构。

this.setName("ApiLogTool");
this.setDescription("这是一个调用日志查询接口，如果[{question}]中包含 requestId 关键字，你可以请求这个工具与日志系统进行交互，调用这个工具。\n请先提取出 requestId 的值，将它赋值为 value。调用参数：[{"requestId": "value", "type": "String", "description": "调用请求 id"}]");

工具解析逻辑：

Map<String,Object> parse = (Map<String,Object>)JSON.parse(toolInput);
if(parse.get("requestId")==null){
    return new ToolExecuteResult("");
}
String requestId = parse.get("requestId").toString();
ApiLogSearchQuery apiLogSearchQuery = new ApiLogSearchQuery();
// 日志查询解析处理

思考决策逻辑（Format Instructions）：

public static final String FORMAT_INSTRUCTIONS_CH =
"用户提出了一个问题：{question} \n" +
"你可以选择使用下面这些工具：\n"+
"{tool_list_description}"+"\n"+
"同时你的思考过程如下："+
"Thought: 每一次你需要首先思考你应该做什么\n" +
"Action: 你需要决定是否使用工具，应该是[{tool_names}] 中的一个 Action，格式为 JSON。如果匹配不到工具，就不要思考了，直接返回结果，请不要把思考过程返回给用户。\n" +
"Input: 如果匹配到工具，使用的工具的输入参数，赋值给 params\n" +
"Observation: 如果匹配到工具，工具的输出结果 格式为[]。\n" +
"Answer: 每一步回答问题的答案，格式为 JSON。你可以多次使用 Thought/Action/Input/Observation/Answer 来一步一步的思考如何回答问题。\n";

4. 架构演进与最佳实践

4.1 微服务向 Agent 工厂演进

未来微服务架构（如 HSF）可能向上演进为 Agent 工厂或 Agent 服务框架。搭建好基础框架后，各业务方可快速集成到 Agent 服务上，被上层 AI 应用层调用，实现能力的复用。

4.2 多 Agent 联动

单个 Agent 的能力有限，多个 Agent 的协同联动才是实现真正智能化的关键。这涉及到任务分解、路由分发及结果聚合。

4.3 Agent 体系架构

Agent 体系可分为慎思型、反应型和混合型。

慎思型：负责规划和推理行为。
反应型：处理需要快速响应的重要事件。
混合型：信念 - 期望 - 意图（BDI）体系架构是重要类型。Agent 的行为被描述为拥有信念（知识）、期望（目标）和意图（计划）的思维状态。

4.4 生产环境建议

成本控制：合理设置 Temperature 和 MaxLength，利用缓存减少重复调用。
隐私安全：敏感数据在送入 LLM 前需脱敏，私有化部署可保障数据安全。
评估指标：建立 RAG 系统的评估体系，关注检索准确率（Recall）和生成质量（Faithfulness）。
容错机制：当 LLM 无法回答或工具调用失败时，应有降级策略或人工介入通道。

5. 总结

LangChain 极大地简化了 LLM 应用的开发流程。通过理解其核心组件（Model I/O、Retriever、Chain、Memory、Agent）的原理，并结合具体的 Java 工程实践，开发者可以构建出稳定、高效的企业级 AI 应用。随着 Agent 技术的发展，未来的软件架构将更加智能化，能够自主规划并执行复杂任务。

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