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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
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。
每一模块我们都用“是啥 / 有啥用 / 怎么用”来讲。
把 prompt 当做「模板引擎」,动态填入变量,构建标准输入。
🧠 能力总结:
你是一个{角色}
变成变量模板🔥 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
一句话总结:LLMChain = prompt + LLM + 一行
.run()
。
🧠 能力总结:
🔥 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
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:
🔥 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?)
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:
🔥 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
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:
🔥 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
就是“文档数据库 + 向量搜索引擎”。
🧠 常用库对比:
🔥 示例:
docsearch = FAISS.from_texts(texts, embedding)
🎯 适合:RAG、企业知识库、文本/代码搜索场景
它是 VectorStore 的“搜索接口”。
🧠 能力总结:
🔥 示例:
retriever.get_relevant_documents("LangChain 是啥?")
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
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。
53AI,企业落地大模型首选服务商
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