介绍

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架。

LangChain 简化了 LLM 应用生命周期的每个阶段：

开发: 使用LangChain的开源组件和第三方集成构建您的应用程序。使用LangGraph构建具有一流流媒体和人在环支持的有状态代理。
生产化: 使用 LangSmith 来检查、监控和评估您的应用程序，以便您可以持续优化并自信地部署。
部署: 使用LangGraph平台将您的LangGraph应用程序转化为生产就绪的API和助手。

Diagram outlining the hierarchical organization of the LangChain framework, displaying the interconnected parts across multiple layers.

LangChain 为大型语言模型及相关技术（如嵌入模型和向量存储）实现了标准接口，并与数百家供应商集成。更多信息请参见集成页面。

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
  os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for OpenAI: ")

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

model.invoke("Hello, world!")

note

这些文档主要关注Python LangChain库。点击这里查看JavaScript LangChain库的文档。

架构

LangChain框架由多个开源库组成。更多信息请参阅架构页面。

langchain-core: 聊天模型和其他组件的基础抽象。
集成包（例如 langchain-openai, langchain-anthropic 等）：重要的集成已被拆分为轻量级包，这些包由 LangChain 团队和集成开发者共同维护。
langchain: 构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
langchain-community: 社区维护的第三方集成。
langgraph: 用于将LangChain组件组合成具有持久性、流式处理和其他关键功能的生产就绪应用程序的编排框架。请参阅LangGraph文档。