贡献集成

集成是 LangChain 的核心组成部分。LangChain 为构建大语言模型 (LLM) 应用程序至关重要的多种不同组件（如语言模型、向量存储等）提供了标准接口。

为何要向 LangChain 贡献集成？

• 可发现性： LangChain 是最常用于构建大语言模型 (LLM) 应用程序的框架，每月下载量超过 2000 万次。LangChain 集成可被庞大的生成式 AI (GenAI) 开发者社区发现。
• 互操作性： LangChain 组件提供标准接口，允许开发者轻松地互相替换。如果您实现了一个 LangChain 集成，任何使用不同组件的开发者都可以轻松地将其替换为您的集成。
• 最佳实践： 通过其标准接口，LangChain 组件鼓励并促进最佳实践（如流式传输、异步等）。

建议集成的组件

注意

有关 LangChain 中支持的所有组件的概述，请参阅概念指南

尽管任何组件都可以集成到 LangChain 中，但我们更鼓励特定类型的集成。

建议集成这些 ✅	不建议集成这些 ❌
聊天模型 工具/工具包 检索器 向量存储 嵌入模型	大语言模型（文本补全模型） 文档加载器 键值存储 文档转换器 模型缓存 图表 消息历史 回调 聊天加载器 适配器 其他抽象

如何贡献集成

要贡献一个集成，您应遵循以下步骤：

1. 确认您的集成位于我们目前鼓励集成的组件列表中。
2. 实现您的包并将其发布到公共 GitHub 仓库。
3. 为您的集成实现标准测试并成功运行它们。
4. 发布您的集成，将包发布到 PyPi，并在 LangChain 单一代码库的 docs/docs/integrations 目录下添加文档。
5. [可选] 提交并合并拉取请求 (PR)，将您的集成文档添加到 LangChain 官方文档中。
6. [可选] 与 LangChain 团队进行联合营销合作（参见下文）。

联合营销

LangChain 每月下载量超过 2000 万次，拥有庞大的大语言模型 (LLM) 应用程序开发者受众。除了仅仅列出集成，我们还旨在突出高质量、具有教育意义的示例，以启发开发者并推动生态系统的发展。

虽然我们偶尔会分享集成，但我们更优先推广提供有意义的见解和最佳实践的内容。我们的主要社交渠道是 Twitter 和 LinkedIn，我们会在这些平台上重点介绍最佳示例。

以下是我们乐于推广的内容类型的一些启发式方法：

• 教育内容： 博客、YouTube 视频及其他展示教育内容的媒体。请注意，我们更倾向于不以“如何使用集成 XYZ”为主题，而是以“如何做 ABC”为主题的内容，因为我们认为这对于开发者来说更具教育意义和帮助。
• 端到端应用程序： 端到端应用程序对于希望进行构建的开发者来说是极佳的资源。我们更倾向于突出那些本质上更复杂/具有智能体性质，并使用 LangGraph 作为编排框架的应用程序。我们对涉及长期记忆、人机协作交互模式或多智能体架构的任何内容都特别感兴趣。
• 研究： 我们喜欢重点介绍新颖的研究！无论是基于 LangChain 构建的，还是与 LangChain 集成的研究。

延伸阅读

要开始，让我们学习如何为 LangChain 实现一个集成包。