在AI技术飞速发展的今天，LangChain已成为连接大模型与实际应用的桥梁——但作为新手，该如何跨出构建智能应用的第一步？本文将带你从零开始，系统掌握这一框架的核心用法。

1 LangChain介绍

让我们首先从官方定义来理解LangChain：

LangChain是一个专为基于大语言模型构建应用程序而设计的开发框架，其核心能力体现在两大维度：
数据互联能力：实现语言模型与各类数据源的智能对接
环境交互能力：赋予语言模型动态响应环境变化的功能

该框架的核心价值来源于其独特的架构设计：
模块化组件体系
提供多层次的标准化抽象接口
每个功能模块都具备即插即用特性
支持独立于框架整体的灵活调用
预置功能链系统
封装完成特定任务的标准化流程
大幅降低开发者的入门门槛
为复杂场景提供可扩展的定制空间

本质上，LangChain通过创新的"模型+知识库+计算逻辑"三元融合架构，使开发者能够构建远超单一语言模型能力边界的智能应用系统。这种设计既保留了语言模型的核心优势，又通过系统集成解决了其固有局限。

2 LangChain组成部分

2.1 LangChain库

Python 和 JavaScript 库。包含接口和集成多种组件的运行时基础，以及现成的链和代理的实现。LangChain 库本身由几个不同的包组成。

• langchain-core：基础抽象和 LangChain 表达语言。
• langchain-community：第三方集成，主要包括 langchain 集成的第三方组件。
• langchain：主要包括链 (chain)、代理(agent) 和检索策略。

2.2 LangChain任务处理流程

langChain 提供一套提示词模板 (prompt template) 管理工具，负责处理提示词，然后传递给大模型处理，最后处理大模型返回的结果，

LangChain 对大模型的封装主要包括 LLM 和 Chat Model 两种类型。

• LLM - 问答模型，模型接收一个文本输入，然后返回一个文本结果。
• Chat Model - 对话模型，接收一组对话消息，然后返回对话消息，类似聊天消息一样。

3 LangChain快速入门

3.1 安装LangChain

要安装LangChain，可以使用Pip和Conda进行安装。以下是安装LangChain的步骤：

pip install langchain

3.2 初始化模型

在使用LangChain之前，需要导入LangChain x OpenAI集成包，并设置API密钥作为环境变量或直接传递给OpenAI LLM类。

首先，获取阿里云的API密钥，可以通过创建账户并申请API来获取。然后，可以将API密钥设置为环境变量，方法如下：

import os
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "替换API模型"

接下来，初始化模型：

from langchain_openaiimportChatOpenAI
llm = ChatOpenAI()

以上是关于LLM链的介绍，希望能帮助您更好地理解如何安装LangChain并构建不同类型的链。

fromlangchain_openaiimportChatOpenAI
fromopenaiimportOpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

llm = ChatOpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model="qwen-plus"
)

3.3 使用LLM

使用LLM来回答问题非常简单。可以直接调用LLM的invoke方法，并传入问题作为参数。此外，还可以通过提示模板(prompt template)生成提示词，用于向模型(LLM)发送指令。

下面演示了如何构建一个简单的LLM链(chains)：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 创建一个提示模板(prompt template)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是AI智能助手"),
    ("user", "{input}")
])
# 编排了工作流，返回llm执行结果。
chain = prompt|llm

开始chain定义的步骤开始逐步执行。
chain.invoke({"input": "帮我写一篇关于AI的技术文章，100个字"})

3.4 输出转换

LLM的输出通常是一条消息，为了更方便处理结果，可以将消息转换为字符串。下面展示如何将LLM的输出消息转换为字符串：

fromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParser

# 创建一个字符串输出解析器
output_parser = StrOutputParser()

# 将输出解析器添加到LLM链中
chain = prompt|llm|output_parser

# 调用LLM链并提出问题
chain.invoke({"input": "帮我写一篇langchain的技术文章，100个字"})

以上是关于LLM链的介绍，希望能帮助您更好地理解如何安装LangChain并构建不同类型的链。

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