LangChain 是一个用于构建基于大模型（如 GPT）的应用程序的开源框架。它帮助开发者更方便地构建和扩展应用，支持与外部数据源和API的交互，以及任务自动化等功能。LangChain 可以帮助开发者：

• 整合多个模型：将不同的语言模型组合在一起，处理不同的任务或在同一个流程中使用
• 访问外部数据源：通过与数据库、文件系统、网页抓取等功能的集成，可以访问和处理外部信息
• 管理会话状态：LangChain 提供了会话管理的功能，使得多轮对话和任务的上下文能持续传递
• 创建复杂的应用流程：可以通过将多个模型和服务结合，创建更为复杂和有交互性的应用
• 支持Chain（链式调用）：通过链式调用多个模块，使得任务可以逐步执行，并且支持灵活的调度和错误处理

简而言之，LangChain 是一个帮助构建功能丰富的语言模型驱动应用的工具，适用于需要多步推理或与外部服务交互的场景。

1.1 核心组件

模型 I/O 封装：

• LLMs：大语言模型
• Chat Models：一般基于 LLMs，但按对话结构重新封装
• PromptTemple：提示词模板
• OutputParser：解析输出

数据连接封装：

• Document Loaders：各种格式文件的加载器
• Document Transformers：对文档的常用操作，如：split, filter, translate, extract metadata, etc
• Text Embedding Models：文本向量化表示，用于检索等操作
• Verctor store：向量存储
• Retrievers：向量检索

Callbacks：

对话历史管理：

• 对话历史的存储、加载与剪裁

架构封装：

• Chain：实现一个功能或者一系列顺序功能组合
• Agent：根据用户输入，自动规划执行步骤，自动选择每步需要的工具，最终完成用户指定的功能
• Tools：调用外部功能的函数，例如：调 google 搜索、文件 I/O、Linux Shell 等等
• Toolkits：操作某软件的一组工具集，例如：操作 DB、操作 Gmail 等等

1.2 文档（以 Python 版为例）

• 功能模块：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction (opens new window)
• API 文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/langchain_api_reference.html (opens new window)
• 三方组件集成：https://python.langchain.com/docs/integrations/platforms/ (opens new window)
• 官方应用案例：https://python.langchain.com/docs/use_cases (opens new window)
• 调试部署等指导：https://python.langchain.com/docs/guides/debugging (opens new window)