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操作指南

在这里，您将找到“如何……？”类型问题的答案。 这些指南是目标导向和具体的；它们旨在帮助您完成特定任务。 有关概念性解释，请参阅概念指南。 有关端到端演练，请参阅教程。 有关每个类和函数的全面描述，请参阅API 参考。

安装​

主要特性​

此处重点介绍了使用 LangChain 的核心功能。

组件​

这些是构建应用程序时可以使用的核心构建块。

聊天模型​

聊天模型是较新形式的语言模型，它接收消息并输出消息。 有关开始使用特定提供商的聊天模型的详细信息，请参阅支持的集成。

消息​

消息是聊天模型的输入和输出。 它们具有一些 content 和 role，用于描述消息的来源。

提示模板​

提示模板负责将用户输入格式化为可以传递给语言模型的格式。

示例选择器​

示例选择器负责选择正确的少量示例以传递给提示。

LLMs​

LangChain 称为LLMs 的是较旧形式的语言模型，它接收字符串并输出字符串。

输出解析器​

输出解析器负责获取 LLM 的输出并解析为更结构化的格式。

文档加载器​

文档加载器负责从各种来源加载文档。

文本分割器​

文本分割器获取文档并将其分割成可用于检索的块。

嵌入模型​

嵌入模型获取一段文本并创建其数值表示。 有关开始使用特定提供商的嵌入模型的详细信息，请参阅支持的集成。

向量存储​

向量存储是能够有效存储和检索嵌入的数据库。 有关开始使用特定提供商的向量存储的详细信息，请参阅支持的集成。

检索器​

检索器负责获取查询并返回相关文档。

索引​

索引是将向量存储与底层数据源保持同步的过程。

工具​

LangChain 工具包含工具的描述（传递给语言模型）以及要调用的函数的实现。 有关预构建工具的列表，请参阅此处。

多模态​

Agents​

注意

有关 Agents 的深入操作指南，请查看 LangGraph 文档。

回调​

回调允许您连接到 LLM 应用程序执行的各个阶段。

自定义​

LangChain 的所有组件都可以轻松扩展以支持您自己的版本。

序列化​

用例​

这些指南涵盖特定用例的详细信息。

使用 RAG 进行问答​

检索增强生成 (RAG) 是一种将 LLM 连接到外部数据源的方法。 有关 RAG 的高级教程，请查看本指南。

抽取​

抽取是指当您使用 LLM 从非结构化文本中抽取结构化信息时。 有关抽取的更高级别教程，请查看本指南。

聊天机器人​

聊天机器人涉及使用 LLM 进行对话。 有关构建聊天机器人的高级教程，请查看本指南。

查询分析​

查询分析是使用 LLM 生成要发送到检索器的查询的任务。 有关查询分析的高级教程，请查看本指南。

基于 SQL + CSV 的问答​

您可以使用 LLM 对表格数据进行问答。 有关高级教程，请查看本指南。

基于图数据库的问答​

您可以使用 LLM 对图数据库进行问答。 有关高级教程，请查看本指南。

总结​

LLM 可以总结和提炼文本中的所需信息，包括大量文本。 有关高级教程，请查看本指南。

LangChain 表达式语言 (LCEL)​

我应该使用 LCEL 吗？

LCEL 是一种编排解决方案。 有关何时使用 LCEL 的建议，请参阅我们的概念页面。

LangChain 表达式语言是一种创建任意自定义链的方法。 它构建在 Runnable 协议之上。

LCEL 速查表：快速概述如何使用主要的 LCEL 原语。

迁移指南：用于将旧版链抽象迁移到 LCEL。

LangGraph​

LangGraph 是 LangChain 的扩展，旨在通过将步骤建模为图中的边和节点，使用 LLM 构建强大且有状态的多 actor 应用程序。

LangGraph 文档目前托管在单独的站点上。 您可以在此处查阅LangGraph 操作指南。

LangSmith​

LangSmith 允许您密切跟踪、监视和评估您的 LLM 应用程序。 它与 LangChain 和 LangGraph 无缝集成，您可以使用它来检查和调试您构建的链和 Agent 的各个步骤。

LangSmith 文档托管在单独的站点上。 您可以在此处查阅LangSmith 操作指南，但我们将重点介绍以下几个与 LangChain 特别相关的部分

评估​

评估性能是构建 LLM 驱动的应用程序的重要组成部分。 LangSmith 可以帮助完成流程的每个步骤，从创建数据集到定义指标再到运行评估器。

要了解更多信息，请查看LangSmith 评估操作指南。

追踪​

追踪使您可以观察链和 Agent 内部的情况，这对于诊断问题至关重要。

您可以在LangSmith 文档的此部分中查看与追踪相关的常规操作指南。

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