介绍

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架。

LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：

• 开发：使用 LangChain 的开源构建块和组件构建您的应用程序。通过第三方集成和模板快速启动。
• 生产化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链，以便您能够持续优化和自信地部署。
• 部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。

具体来说，该框架由以下开源库组成：

• langchain-core：基础抽象和 LangChain 表达语言。

• langchain-community：第三方集成。

  • 合作伙伴包（例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等）：一些集成进一步分拆为仅依赖于 langchain-core 的轻量级包。

• langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。

• langgraph: 图中的边和节点，使用 LLM 构建稳健和有状态的多角色应用程序。

• langserve：将 LangChain 链部署为 REST API。

• langSmith：一个开发者平台，让您调试、测试、评估和监控 LLM 应用程序。

注意 这些文档重点介绍 Python LangChain 库。点击这里查看 JavaScript LangChain 库的文档。

教程

如果您希望构建特定的内容或更喜欢动手学习，请查看我们的教程。这是开始的最佳地方。

这些是最好的入门教程：

构建一个简单的 LLM 应用程序 构建一个聊天机器人 构建一个代理 在这里探索完整的教程列表。

操作指南

在这里您会找到关于“如何……”类型问题的简短答案。这些操作指南不会深入涵盖主题——您会在教程和 API 参考中找到这些内容。然而，这些指南将帮助您快速完成常见任务。

概念指南

介绍您需要了解的所有关键 LangChain 部分！在这里，您会找到所有 LangChain 概念的高层次解释。

API 参考

前往参考部分以获取 LangChain Python 包中所有类和方法的完整文档。

生态系统

🦜🛠️ LangSmith

追踪并评估您的语言模型应用程序和智能代理，帮助您从原型转向生产环境。

🦜🕸️ LangGraph

使用 LLM 构建有状态的多角色应用程序，建立在 LangChain 原语之上（并旨在与其一起使用）。

🦜🏓 LangServe

将 LangChain 可运行对象和链部署为 REST API。

其他资源

安全性

阅读我们的安全最佳实践，确保您在使用 LangChain 开发时保持安全。

集成

LangChain 是一个丰富的工具生态系统的一部分，这些工具与我们的框架集成并在其基础上构建。查看我们不断增长的集成列表。

贡献

查看开发者指南，了解贡献的指导方针并帮助您设置开发环境。