簡介

LangChain 是一個用於開發由大型語言模型 (LLM) 驅動的應用程式的框架。

LangChain 簡化了 LLM 應用程式生命週期的每個階段

開發：使用 LangChain 的開放原始碼組件和第三方整合來建置您的應用程式。使用 LangGraph 建置具有一流串流和人工迴路支援的具狀態代理。
生產化：使用 LangSmith 檢查、監控和評估您的應用程式，以便您可以持續最佳化並充滿信心地部署。
部署：使用 LangGraph 平台將您的 LangGraph 應用程式轉變為可投入生產環境的 API 和助理。

Diagram outlining the hierarchical organization of the LangChain framework, displaying the interconnected parts across multiple layers.

LangChain 為大型語言模型和相關技術（例如嵌入模型和向量儲存）實作了標準介面，並與數百個供應商整合。請參閱整合頁面以瞭解更多資訊。

pip install -qU "langchain[openai]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
  os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for OpenAI: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")

model.invoke("Hello, world!")

注意

這些文件著重於 Python LangChain 程式庫。按一下此處以取得 JavaScript LangChain 程式庫的文件。

架構

LangChain 框架由多個開放原始碼程式庫組成。請在架構頁面中閱讀更多資訊。

langchain-core：聊天模型和其他組件的基本抽象概念。
整合套件（例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等）：重要的整合已拆分為輕量型套件，這些套件由 LangChain 團隊和整合開發人員共同維護。
langchain：構成應用程式認知架構的鏈、代理和檢索策略。
langchain-community：由社群維護的第三方整合。
langgraph：用於將 LangChain 組件組合到可投入生產環境的應用程式中的協調框架，具有持久性、串流和其他主要功能。請參閱 LangGraph 文件。