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 来检查、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 Platform 将您的 LangGraph 应用程序转变为生产就绪的 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，并与数百家提供商集成。有关更多信息，请参阅集成页面。

选择聊天模型

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.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")

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。在架构页面中阅读更多内容。

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）：重要的集成已拆分为轻量级包，这些包由 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 组件组合到具有持久性、流式传输和其他关键功能的生产就绪型应用程序中的编排框架。请参阅 LangGraph 文档。