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简介

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 应用程序生命周期的每个阶段

  • 开发:使用 LangChain 的开源组件第三方集成构建您的应用程序。使用LangGraph来构建支持一流流式传输和人工干预的有状态智能体。
  • 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 Platform将您的 LangGraph 应用程序转化为可用于生产的 API 和助手。
Diagram outlining the hierarchical organization of the LangChain framework, displaying the interconnected parts across multiple layers.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,并集成了数百家提供商。有关更多信息,请参阅集成页面。

pip install -qU "langchain[google-genai]"
import getpass
import os

if not os.environ.get("GOOGLE_API_KEY"):
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Google Gemini: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("gemini-2.0-flash", model_provider="google_genai")
model.invoke("Hello, world!")
注意

这些文档侧重于 Python LangChain 库。点击此处查看 JavaScript LangChain 库的文档。

架构

LangChain 框架由多个开源库组成。更多内容请参见架构页面。

  • langchain-core:聊天模型和其他组件的基础抽象。
  • 集成包(例如 langchain-openailangchain-anthropic 等):重要的集成已被拆分为轻量级包,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、智能体和检索策略。
  • langchain-community:由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、流式传输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

指南

教程

如果您想构建特定内容或更喜欢动手学习,请查看我们的教程部分。这是开始的最佳位置。

这些是入门的最佳选择

在此处探索 LangChain 教程的完整列表,并在此处查看其他LangGraph 教程。要了解更多关于 LangGraph 的信息,请查看我们的第一个 LangChain 学院课程,LangGraph 简介,可在此处获得。

操作指南

在此处您将找到“我该如何……?”类型问题的简短答案。这些操作指南不深入探讨主题——您可以在教程API 参考中找到这些材料。但是,这些指南将帮助您使用聊天模型向量存储以及其他常用 LangChain 组件快速完成常见任务。

在此处查看LangGraph 特定操作指南

概念指南

介绍您需要了解的 LangChain 所有关键部分!在此处您将找到所有 LangChain 概念的高级解释。

要深入了解 LangGraph 概念,请查看此页面

集成

LangChain 是一个丰富的工具生态系统的一部分,这些工具与我们的框架集成并在此基础上构建。如果您想快速开始使用特定提供商的聊天模型向量存储或其他 LangChain 组件,请查看我们不断增长的集成列表。

API 参考

前往参考部分,查看 LangChain Python 包中所有类和方法的完整文档。

生态系统

🦜🛠️ LangSmith

跟踪和评估您的语言模型应用程序和智能体,帮助您从原型阶段走向生产。

🦜🕸️ LangGraph

使用 LLM 构建有状态、多角色的应用程序。它与 LangChain 完美集成,但也可以独立使用。LangGraph 为生产级智能体提供支持,受到 Linkedin、Uber、Klarna、GitLab 等众多公司的信任。

更多资源

版本

查看 v0.3 中的变化,了解如何迁移旧代码,阅读我们的版本控制策略等。

安全

阅读有关安全的最佳实践,以确保您安全地使用 LangChain 进行开发。

贡献

查阅开发者指南,了解贡献指南并获得开发环境设置帮助。