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構您的應用程式。使用LangGraph來建構具有一流串流和人為迴路支援的狀態代理。
生產化：使用LangSmith來檢查、監控和評估您的應用程式，以便您可以持續最佳化並自信地部署。
部署：使用LangGraph 平台將您的 LangGraph 應用程式轉變為生產就緒的 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）實作標準介面，並與數百個供應商整合。請參閱整合頁面以了解更多資訊。

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_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

model.invoke("Hello, world!")

注意

這些文件重點介紹 Python LangChain 程式庫。請前往這裡查看 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級套件，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：社群維護的第三方整合。
langgraph：用於將 LangChain 組件組合到生產就緒應用程式的協調框架，具有持久性、串流和其他關鍵功能。請參閱LangGraph 文件。