让AI像人一样“动脑筋”：教你用LangChain打造“超强智能体”！

推荐语

LangChain带你解锁AI智能体的无限可能，让AI从简单应答升级为能思考、会行动的超级助手！

核心内容：
1. LangChain如何实现AI的多步骤思考与执行
2. 法律助手、电商客服等行业的实际应用案例
3. 手把手教你搭建智能文档问答助手

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

想象一下：你只跟AI说一句“帮我分析这份报告并写个总结”，它却能完成一整套流程，从阅读文档、提取关键信息、查资料补充背景、到生成完整结论——这不是科幻片，而是LangChain的真实能力！

过去我们总说：“AI就像个聪明的实习生”，但现在，它可以成为一个能独立思考、有计划执行任务的“超级搭档”了！

而这背后的“魔法钥匙”，正是今天的主角——LangChain。

🧠LangChain 是什么？一言以蔽之：AI智能体的“流水线工厂”！

很多人用ChatGPT提问题，AI答一句就结束。但实际业务场景远比这复杂得多：

• 比如你想做一个“法律助手”：
  ➜ 接收用户提问 → 分析关键词 → 检索法规 → 总结判例 → 给出建议。

• 又或者你做一个“旅游规划师”：
  ➜ 知道用户需求 → 查询天气+节假日 → 规划路线 → 给出行程表。

LangChain 就是用来管理这一系列“思考步骤”的“AI流程管家”。

它就像一个聪明的“串联器”，把多个Prompt、工具、API调用、文档处理流程像乐高积木一样拼接起来，最终组成一个“多轮思考+执行”的AI智能体。

🏠技术方案：Prompt + 记忆 + 工具 = 超强智能体！

LangChain的核心理念其实不难，打个比方：

传统Prompt就像“点菜”，LangChain则像“做一桌菜”：你要有食谱（逻辑链）、厨具（工具调用）、冰箱（长期记忆）和厨师（大模型）——每一样都得安排好。

LangChain的基本组件：

• PromptTemplate：让输入有结构，提升稳定性；

• Chains：把多个步骤链接起来，比如“先总结，再提问”；

• Memory：保存上下文，实现“对话不失忆”；

• Agents：允许AI自主判断、选择工具执行任务；

• Tools：比如Google搜索、Python计算器、数据库查询等外部工具；

📱行业应用场景：LangChain已悄悄改变这些领域

🧑‍⚖️ 法律助手：

用户一句话：“我这合同能签吗？”
LangChain能自动读取合同 → 提取风险条款 → 查法律解释 → 给出通俗解读。

🛒 电商智能客服：

用户：“我的快递去哪了？”
LangChain会先调用用户信息 → 接入快递接口 → 返回追踪信息 → 如果延迟，再自动道歉补偿。

💼 办公自动化助手：

一句话：“帮我整理会议记录，列出3个关键议题，并写一封总结邮件”
LangChain：OK，语音转录 → NLP提炼要点 → 模板生成邮件 → 可选连接邮箱发出。

LangChain的应用案例还有很多。

🛠️ 动手实践：用LangChain构建一个“智能文档问答助手”

让我们撸起袖子，构建一个上传PDF、AI能回答任何问题的小助手。

🍳 Step1：安装依赖

pip install langchain openai pypdf chromadb faiss-cpu

🧩 Step2：读取和分块文档

from langchain.document_loaders import PyPDFLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterloader = PyPDFLoader("your_doc.pdf")pages = loader.load()splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)docs = splitter.split_documents(pages)

🧠 Step3：向量化+建立知识库

from langchain.vectorstores import FAISSfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsdb = FAISS.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())

🗣 Step4：问答链 + Prompt 模板

from langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIqa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(    llm=ChatOpenAI(),    retriever=db.as_retriever(),    return_source_documents=True)question = "这份文档主要讲了什么？"response = qa_chain.run(question)print(response)