简介

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLM) 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 的开源组件和第三方集成构建您的应用程序。使用LangGraph 构建具有一流流式传输和人工参与支持的状态代理。
生产化：使用LangSmith检查、监控和评估您的应用程序，以便您可以持续优化并充满信心地部署。
部署：使用LangGraph 平台将您的 LangGraph 应用程序转换为可用于生产的 API 和助手。

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

LangChain 为大型语言模型和相关技术（如嵌入模型和向量存储）实现了一个标准接口，并与数百个提供商集成。请查看集成页面了解更多信息。

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!")

注意

这些文档侧重于 Python LangChain 库。有关 JavaScript LangChain 库的文档，请点击此处。

架构

LangChain 框架由多个开源库组成。请在架构页面阅读更多内容。

langchain-core：聊天模型和其他组件的基本抽象。
集成包（例如，langchain-openai、langchain-anthropic等）：重要的集成已被拆分为轻量级软件包，由 LangChain 团队和集成开发人员共同维护。
langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
langchain-community：由社区维护的第三方集成。
langgraph：用于将 LangChain 组件组合成可用于生产的应用程序的编排框架，具有持久性、流式传输和其他关键功能。请参阅LangGraph 文档。