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使用大型語言模型構建應用程式從根本上不同於傳統軟體開發。LLM 是非確定性的、昂貴的、受上下文視窗限制，且無法自行存取外部資料或執行計算。LangChain 提供了使 LLM 應用程式開發實用、可擴展和生產就緒的架構模式和建構區塊。
LangChain 已成為 LLM 應用程式開發中採用最廣泛的框架，擁有數十萬開發者和豐富的整合生態系統。它提供了針對零散的 LLM 領域的統一抽象層，允許開發者構建可以在模型、向量儲存和工具之間切換的應用程式，而無需重寫核心邏輯。
該框架圍繞幾個核心抽象構建——模型、提示、鏈、代理、檢索器和記憶體——可以組合成越來越複雜的應用程式。無論你是構建簡單的問答機器人、多代理研究系統還是自主編碼助手，LangChain 都提供了組裝解決方案的原語和模式。
LangChain 的架構如何運作？
LangChain 圍繞可組合的抽象構建，可以以越來越複雜的方式組合。
graph LR
A[LLM 模型\nOpenAI, Claude, Llama 等] --> B[提示模板\n動態 + Few-shot]
B --> C[鏈\n可組合流程]
D[檢索器\n向量 DB, Web 搜尋] --> E[RAG 鏈\n文件 + LLM]
F[工具\nAPI, 計算器, 程式碼] --> G[代理\nReAct, OpenAI Functions]
G --> H[行動執行\n工具呼叫 + 觀察]
H --> G
C --> I[輸出解析器\n結構化資料提取]
E --> I
LCEL（LangChain 表達式語言）提供了一種聲明式的、基於管道的語法，用於將這些組件組合成執行圖。
LangChain 中的關鍵抽象
LangChain 的力量來自於其精心設計的一組核心抽象。
| 抽象 | 目的 | 範例 |
|---|---|---|
| ChatModel | 模型調用 | ChatOpenAI、ChatAnthropic、ChatOllama |
| PromptTemplate | 動態提示構建 | ChatPromptTemplate、FewShotPromptTemplate |
| Chain | 可組合執行 | LLMChain、ConversationChain、自訂 LCEL 鏈 |
| Retriever | 文件檢索 | VectorStoreRetriever、EnsembleRetriever、WebSearchRetriever |
| Tool | 外部能力 | TavilySearch、Calculator、PythonREPL、自訂工具 |
| Agent | 自主推理 | ReActAgent、OpenAIFunctionsAgent、自訂代理 |
| Memory | 對話狀態 | ConversationBufferMemory、ConversationSummaryMemory |
| OutputParser | 結構化輸出 | PydanticOutputParser、StructuredOutputParser |
每個抽象都可獨立使用，但設計為與其他抽象自然組合。
LangChain 如何支援 RAG 實作？
LangChain 的 RAG 支援涵蓋從文件載入到生成答案的完整流程。
| RAG 階段 | LangChain 組件 | 選項 |
|---|---|---|
| 載入 | 文件載入器 | PDF、Web、S3、資料庫、YouTube、Notion、Slack |
| 分割 | 文字分割器 | RecursiveCharacter、Semantic、Token、HTML |
| 嵌入 | 嵌入模型 | OpenAI、HuggingFace、Ollama、Cohere、Voyage |
| 儲存 | 向量儲存 | FAISS、Pinecone、Chroma、Weaviate、Qdrant、Milvus |
| 檢索 | 檢索器 | 相似性、MMR、Self-Query、Ensemble、Contextual |
| 生成 | 文件鏈 | Stuff、Map-Reduce、Refine、Map-Rerank |
模組化允許團隊在不改變流程其餘部分的情況下更換組件（例如從 Pinecone 切換到 FAISS）。
LangChain 如何處理模型抽象？
LangChain 在數十個 LLM 提供者和模型類型之間提供一致的介面。
| 提供者 | LangChain 整合 | 關鍵模型 |
|---|---|---|
| OpenAI | ChatOpenAI | GPT-4、GPT-4o、o1、o3 |
| Anthropic | ChatAnthropic | Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus |
ChatGoogleGenerativeAI | Gemini 1.5 Pro、Gemini 2.0 | |
| Meta | ChatOllama | Llama 3、CodeLlama |
| Mistral | ChatMistralAI | Mistral Large、Mixtral |
| 本地 | ChatOllama、LlamaCpp | 任何 GGUF 模型 |
在提供者之間切換通常只需要更改單個導入和初始化行。
常見問題
什麼是 LangChain？ 領先的開源框架，用於構建 LLM 驅動的應用程式，具有模組化、可組合的架構。
什麼是鏈？ LLM 調用或其他操作的序列，使用 LCEL 組合成流程。
如何實作 RAG？ 提供從文件載入到生成答案的完整框架，包含載入器、分割器、嵌入、向量儲存和檢索器。
什麼是代理？ 使用 LLM 作為推理引擎的自主系統，可存取工具並分解問題。
支援監控嗎？ 是的，透過 LangSmith 平台進行追蹤、評估和測試。
延伸閱讀
- LangChain GitHub 儲存庫 – 原始碼、文件和範例
- LangChain 文件 – 官方入門指南和 API 參考
- LangChain 表達式語言指南 – LCEL 文件
- LangSmith – LangChain 的可觀測性和評估平台
