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LangChain是什么 LangChain是用在开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架。框架通过简化LLM应用的开发、生产化和部署过程，帮助开发者快速构建智能代理和应用。LangChain的核心功能包括快速上手的开发体验、强大的生产化支持以及灵活的部署选项。框架由多个开源库组成，如langchain-core、langchain和langgraph，提供从基础抽象到复杂应用编排的全面支持。LangChain集成LangSmith和LangGraph，分别用在应用的评估和生产级编排，帮助开发者从原型到生产无缝过渡。 LangChain的主要功能 开发：LangChain提供丰富的开源组件和第三方集成，帮助开发者快速构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序。 生产化：通过LangSmith，LangChain支持对应用进行评估、监控和优化，确保应用在生产环境中的性能和稳定性。 部署：支持将应用转化为生产级API和智能代理，支持高并发处理和持久执行，满足企业级部署需求。 集成：LangChain支持多种LLM模型以及丰富的第三方工具集成，极大地扩展应用的功能和适用范围。 社区与扩展：LangChain拥有活跃的社区，社区成员共同维护第三方集成，且用户能轻松添加自定义工具和模型，满足特定需求。 如何使用LangChain 安装LangChain：LangChain生态系统被拆分为不同的包，支持选择安装所需的功能模块。 安装主要的langchain包： pip install langchaingeneric57 Bytes© AI工具集pip install langchain 安装特定的集成包： 如需要使用OpenAI的模型，安装langchain-openai包： pip install langchain-openaigeneric64 Bytes© AI工具集pip install langchain-openai 如需要使用Anthropic的模型，安装langchain-anthropic包： pip install langchain-anthropicgeneric67 Bytes© AI工具集pip install langchain-anthropic 安装其他工具包：如需要使用其他工具，安装langchain-community包： pip install langchain-communitygeneric67 Bytes© AI工具集pip install langchain-community 配置环境变量：确保API密钥已经配置到环境变量中。例如，如果使用OpenAI，这样设置： export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_keygeneric171 Bytes© AI工具集export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key 编写代码：以下是简单的LangChain应用示例，展示如何创建一个基于OpenAI的聊天机器人。 from langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain.chains import LLMChain# 初始化聊天模型model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")# 定义聊天提示模板prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template( "You are a helpful assistant. Answer the user's question: {question}")# 创建LLM链chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt_template)# 运行链response = chain.invoke({"question": "What is the capital of France?"})print(response)generic1.95 KB© AI工具集from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.chains import LLMChain # 初始化聊天模型 model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo") # 定义聊天提示模板 prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template( "You are a helpful assistant. Answer the user's question: {question}" ) # 创建LLM链 chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt_template) # 运行链 response = chain.invoke({"question": "What is the capital of France?"}) print(response) 使用LangChain构建更复杂的应用：LangChain支持构建更复杂的应用，例如智能代理和工作流。以下是用LangChain构建智能代理的示例。 from langchain.agents import create_agentfrom langchain.tools import Tool# 定义一个简单的工具函数def get_weather(city: str) -> str: """Get weather for a given city.""" return f"It's always sunny in {city}!"# 创建智能代理agent = create_agent( model="gpt-3.5-turbo", tools=[Tool(name="get_weather", func=get_weather, description="Get weather for a given city")], prompt="You are a helpful assistant that can get weather information.")# 运行智能代理response = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris?"}]})print(response)generic3.12 KB© AI工具集from langchain.agents import create_agent from langchain.tools import Tool # 定义一个简单的工具函数 def get_weather(city: str) -> str: """Get weather for a given city.""" return f"It's always sunny in {city}!" # 创建智能代理 agent = create_agent( model="gpt-3.5-turbo", tools=[Tool(name="get_weather", func=get_weather, description="Get weather for a given city")], prompt="You are a helpful assistant that can get weather information." ) # 运行智能代理 response = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris?"}]}) print(response) 使用LangSmith进行应用评估和优化：LangSmith是用于评估和优化LangChain应用的工具。使用LangSmith能追踪应用的性能、监控运行情况并进行优化。 from langchain.smith import LangSmith# 初始化LangSmithlangsmith = LangSmith()# 评估应用evaluation_result = langsmith.evaluate(chain, input={"question": "What is the capital of France?"})print(evaluation_result)generic1.04 KB© AI工具集from langchain.smith import LangSmith # 初始化LangSmith langsmith = LangSmith() # 评估应用 evaluation_result = langsmith.evaluate(chain, input={"question": "What is the capital of France?"}) print(evaluation_result) 部署LangChain应用：LangChain支持将应用部署为生产级API或智能代理。使用LangGraph将应用转化为生产级服务。 from langchain.graph import LangGraph# 初始化LangGraphgraph = LangGraph()# 将应用添加到LangGraphgraph.add_chain(chain)# 部署为APIapi = graph.deploy_as_api()print(api.url)generic918 Bytes© AI工具集from langchain.graph import LangGraph # 初始化LangGraph graph = LangGraph() # 将应用添加到LangGraph graph.add_chain(chain) # 部署为API api = graph.deploy_as_api() print(api.url)  使用LangChain的社区资源：LangChain拥有活跃的社区，访问LangChain的GitHub仓库、文档和社区论坛，获取更多资源和帮助。 LangChain的应用场景 自然语言处理（NLP）：用在文本生成、文本分类和文本摘要等任务，帮助开发者构建高效的语言处理应用。 人工智能助手：创建智能聊天机器人和虚拟助手，为用户提供个性化的服务和交互体验。 企业自动化：支持企业自动化工作流程，通过智能代理简化复杂任务，提高工作效率。 教育科技：用在开发个性化学习工具和智能辅导系统，提升教育质量和学习效果。 医疗保健：提供医疗咨询服务和数据分析，辅助医疗决策，改善患者护理。