AI 大模型应用开发：LangChain 实战指南

什么是 LangChain？

LangChain 是一个用于开发大语言模型应用的框架，简化了 LLM 应用的构建流程。

核心组件

1. Models（模型）

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

2. Prompts（提示词）

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("解释{concept}")

3. Chains（链）

chain = prompt | llm
result = chain.invoke({"concept": "量子计算"})

4. Memory（记忆）

保存对话历史，实现连续对话。

5. Agents（代理）

让 LLM 自主决定使用哪些工具。

实战：构建问答机器人

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.vectorstores import Chroma

loader = TextLoader("docs.txt")
docs = loader.load()
vectorstore = Chroma.from_documents(docs)

应用场景

• 智能客服
• 文档问答
• 代码助手
• 数据分析

LangChain 让 LLM 应用开发变得简单高效！