LangChain 核心概念：Chain 与 LCEL 实战解析
1. 引言：为什么需要「Chain」？
在 LangChain 中，单个组件（如 PromptTemplate、ChatOpenAI）通常只能解决单一问题：提示模板负责格式化输入，大模型负责生成内容。但实际 AI 应用往往需要多步骤协作——比如'接收用户问题→填充提示模板→调用大模型→解析输出结果→存储到数据库'。
「Chain（链）」正是为解决这一需求而生：它像一条'流水线'，将多个独立组件按逻辑顺序串联，形成可复用、可扩展的任务流程。类比 Java 中的责任链模式或工作流引擎，Chain 让复杂 AI 任务的开发从'零散拼接'变成'标准化组装'。
2. 核心概念：什么是 Chain？
2.1 Chain 的定义
Chain 是 LangChain 构建语言模型应用的核心组件，本质是「多个处理单元（模型/工具/逻辑）的有序组合」，用于实现端到端的任务流程。
2.2 用 Java 责任链模式类比理解
如果你熟悉 Java，可以通过以下代码快速 get Chain 的设计思想：
// 1. 定义处理单元接口（类似 LangChain 的 Runnable）
public interface Handler {
void handle(Request request);
}
// 2. 实现具体处理单元（类似 LangChain 的 Prompt、LLM、Parser）
class ValidationHandler implements Handler {
// 第一步：验证用户输入合法性
@Override
public void handle(Request request) {
if (request.getContent() == null) {
throw new IllegalArgumentException("输入不能为空");
}
}
}
class LLMProcessingHandler implements Handler {
{
llmClient.generate(request.getContent());
request.setLlmResult(result);
}
}
{
{
dbClient.save(request.getLlmResult());
}
}
{
{
List<Handler> chain = Arrays.asList(
(),
(),
()
);
();
(Handler handler : chain) {
handler.handle(request);
}
}
}
