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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


一文看懂 LangChain:为什么火?核心模块都干啥?

发布日期:2025-07-05 21:11:23 浏览次数: 1526
作者:卷心菜ai

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LangChain 让大模型应用开发像搭积木一样简单,一站式解决Prompt管理、工具调用等核心难题。

核心内容:
1. LangChain 如何简化大模型应用开发流程
2. 8大核心模块的功能解析与使用场景
3. 从Prompt模板到智能体交互的完整解决方案

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

LangChain 是构建大模型应用的超级积木,帮你把「Prompt + 工具 + 多轮对话 + 检索」这些零件像乐高一样快速组装起来。


LangChain 解决了什么问题?

传统方式
LangChain 提供了什么?
手写 prompt 拼接
✅ PromptTemplate,统一管理变量、格式
大模型 API 混乱
✅ LLM 模块封装 ChatGPT、通义、GLM
多轮记忆难实现
✅ Memory 自动管理上下文
工具调用太繁琐
✅ Tool + Agent 模块自动调度工具
RAG 链构建复杂
✅ Retriever + QAChain 一键搞定
多智能体交互难
✅ LangGraph、AgentType 支持多智能体流程

核心模块 8 连发

每一模块我们都用“是啥 / 有啥用 / 怎么用”来讲。


1. PromptTemplate:把 prompt 模板化、变量化

把 prompt 当做「模板引擎」,动态填入变量,构建标准输入。

🧠 能力总结:

  • 把 你是一个{角色} 变成变量模板
  • 搭配 RAG / 角色扮演 / 多轮对话,提示词更清晰
  • 是 LLMChain、Agent 等模块的基础组件

🔥 示例:

template = "你是{domain}专家,请回答问题:{question}"
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

🎯 适合:想要把 prompt 结构化、做组件化的开发者/产品


2. LLMChain:大模型调用链的最小执行单元

一句话总结:LLMChain = prompt + LLM + 一行 .run()

🧠 能力总结:

  • 把 prompt 和大模型绑定起来
  • 自动格式化输入 → 请求模型 → 输出结果
  • 可复用、可组合、可插入到 Agent 或流水线中

🔥 示例:

chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
chain.run({"question""LangChain 是什么?"})

🎯 适合:需要复用、组合、调用稳定模型流程的开发场景


3. Tool:把函数/能力变成 Agent 可调用的“工具”

Tool = “你暴露的一个能力”,比如查天气、查数据库、调用 API。

🧠 能力总结:

  • 把函数包装起来,Agent 遇到任务自动调用
  • 三要素:名称 + 函数 + 描述

🔥 示例:

tool = Tool(
    name="查天气",
    func=get_weather,
    description="输入城市名,返回天气情况"
)

🎯 适合:想让模型调用已有功能的项目(调用你司 API ?写报销单?)


4. Agent:大模型 + 工具 + 推理控制器

你可以理解为“自动调度工具 + 回答用户问题”的智能体。

🧠 能力总结:

  • 自动判断何时调用哪个 Tool
  • 支持多种 Agent 类型(ZeroShot、Function Call 等)
  • 内置思考链(ReAct)、流程控制(AgentExecutor)

🔥 示例:

agent = initialize_agent(
    tools=[tool],
    llm=llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
)

🎯 适合:构建多工具、多轮对话、需要动态推理的应用场景


5. Memory:让 Agent 记住“你刚刚说了什么”

没记忆的大模型只能一问一答,有记忆才能“连续对话”。

🧠 常见类型:

类型
特点
BufferMemory
存整段历史
SummaryMemory
自动总结上下文
TokenMemory
控制上下文 token 数量
WindowMemory
只记 N 轮

🔥 示例:

ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

🎯 适合:对话机器人、连续问答、历史上下文强依赖的产品


6. VectorStore:文本转向量 + 存储

就是“文档数据库 + 向量搜索引擎”。

🧠 常用库对比:

向量库
特点
FAISS
本地库、轻量、速度快
Chroma
支持多字段、内置 DB
Weaviate
云端、支持多模态/图 UI
Milvus
分布式大规模查询

🔥 示例:

docsearch = FAISS.from_texts(texts, embedding)

🎯 适合:RAG、企业知识库、文本/代码搜索场景


7. Retriever:从向量库中找最像的文档

它是 VectorStore 的“搜索接口”。

🧠 能力总结:

  • 支持 TopK 检索
  • 搭配 RAG、QA 模块

🔥 示例:

retriever.get_relevant_documents("LangChain 是啥?")

8. RetrievalQA:一行代码跑通“基于知识库问答”

最简单的 RAG 构建方式,LangChain 的杀手级组件之一。

🔥 示例:

qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=retriever)
qa.run("LangChain 是干嘛的?")

🎯 适合:快速接入“文档问答”功能


总结一句话:

LangChain = 「Prompt + 模型 + 工具 + 记忆 + 检索」的组件化框架,用来构建多轮对话、文档问答、Agent 应用的乐高积木库。


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