🦜️🔗 语言链

⚡ 构建具有上下文感知推理能力的应用 ⚡

寻找 JS/TS 库？请查看 LangChain.js.

想要快速将 LangChain 应用部署到生产环境，请查看 LangSmith. LangSmith 是一个统一的开发平台，用于构建、测试和监控基于大型语言模型（LLM）的应用。 填写 此表单 与我们的销售团队交流。

快速安装

使用 pip:

pip install langchain

使用 conda:

conda install langchain -c conda-forge

🤔 什么是 LangChain?

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。

对于这些应用，LangChain 简化了整个应用生命周期：

• 开源库：使用 LangChain 的开源构建模块、组件 和 第三方集成 构建你的应用。 使用 LangGraph 构建具有一流流式处理和人工干预支持的状态代理。
• 产品化：使用 LangSmith 检查、监控和评估你的应用，以便你可以持续优化并自信地部署。
• 部署：将你的 LangGraph 应用转化为生产就绪的 API 和助手，使用 LangGraph Cloud.

开源库

• langchain-core：基础抽象和 LangChain 表达语言。
• langchain-community：第三方集成。
  • 一些集成已进一步拆分为 合作伙伴包，仅依赖于 langchain-core。例如 langchain_openai 和 langchain_anthropic。
• langchain：链、代理和检索策略，构成了应用的认知架构。
• LangGraph：一个库，用于通过将步骤建模为图中的边和节点，构建健壮和状态的多角色应用。与 LangChain 无缝集成，但也可以单独使用。

产品化：

• LangSmith：一个开发平台，让你可以调试、测试、评估并监控任何 LLM 框架上构建的链，并与 LangChain 无缝集成。

部署：

• LangGraph Cloud：将你的 LangGraph 应用转化为生产就绪的 API 和助手。

🧱 你可以用 LangChain 构建什么？

❓ 使用 RAG 的问答

• 文档
• 端到端示例：Chat LangChain 和 仓库

🧱 提取结构化输出

• 文档
• 端到端示例：SQL Llama2 模板

🤖 聊天机器人

• 文档
• 端到端示例：Web LangChain（网络研究聊天机器人） 和 仓库

还有更多！前往文档的 教程 部分了解更多。

🚀 LangChain 如何提供帮助？

LangChain 库的主要价值主张包括：

1. 组件：可组合的构建模块、工具和集成，用于与语言模型协作。无论你是否使用 LangChain 框架的其他部分，组件都是模块化且易于使用的。
2. 现成的链：内置的组件组合，用于完成更高级的任务。

现成的链让你轻松开始。组件让你轻松自定义现有链并构建新的链。

LangChain 表达语言 (LCEL)

LCEL 是 LangChain 的关键部分，允许你以直接、声明式的方式构建和组织处理链。它的设计目的是支持将原型直接投入生产，而无需更改任何代码。这意味着你可以使用 LCEL 设置从基本的“提示 + LLM”设置到复杂的多步骤工作流。

• 概览：LCEL 及其优势
• 接口：LCEL 对象的标准 Runnable 接口
• 原语：LCEL 包含的原语更多信息
• 备忘单：最常见使用模式的快速概览

组件

组件分为以下 模块：

📃 模型 I/O

这包括 提示管理、提示优化、通用接口 聊天模型 和 LLM，以及用于处理 模型输出 的常用工具。

📚 检索

检索增强生成涉及从各种来源 加载数据、准备数据，然后 搜索（即从其中检索） 以供生成步骤使用。

🤖 代理

代理允许 LLM 在完成任务时拥有自主权。代理决定采取哪些行动，然后采取该行动，观察结果，并重复直到任务完成。LangChain 提供了 标准代理接口，以及用于构建自定义代理的 LangGraph。

📖 文档

请查看 这里 获取完整文档，包括：

• 介绍：框架和文档结构的概览。
• 教程：如果你想构建特定的东西或者更倾向于动手学习，可以查看我们的教程。这是开始的最佳地点。
• 如何指南：回答“我该如何……？”类型的问题。这些指南是目标导向和具体的；它们旨在帮助你完成特定任务。
• 概念指南：框架关键部分的概念解释。
• API 参考：每个类和方法的详尽文档。

🌐 生态系统

• 🦜🛠️ LangSmith：追踪和评估你的语言模型应用和智能代理，帮助你从原型到生产。
• 🦜🕸️ LangGraph：使用 LLM 创建状态的、多角色应用。与 LangChain 无缝集成，但也可以单独使用。
• 🦜🏓 LangServe：将 LangChain 可运行和链部署为 REST API。

💁 贡献

作为一个快速发展领域的开源项目，我们非常欢迎贡献，无论是新功能、改进的基础设施还是更好的文档。

有关如何贡献的详细信息，请查看 这里。

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