介绍

LangChain 是一个用于开发大型语言模型（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 构建模块、组件 和 第三方集成 构建您的应用程序。使用 LangGraph 构建具有一流流媒体和人机协作支持的有状态代理。
• 生产化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链，以便您可以不断优化并自信地部署。
• 部署：将您的 LangGraph 应用程序转变为生产就绪的 API 和助手，使用 LangGraph Cloud。

具体而言，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）：一些集成进一步拆分为它们自己的轻量级包，仅依赖于 langchain-core。
• langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
• LangGraph：通过将步骤建模为图中的边和节点，构建强大且有状态的多参与者应用程序。与 LangChain 平滑集成，但也可以单独使用。
• 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。

note

这些文档侧重于 Python LangChain 库。有关 JavaScript LangChain 库的文档，请 点击这里。

教程

如果您想构建特定的内容或更倾向于动手学习，请查看我们的教程部分。这是开始的最佳地方。

以下是最适合入门的教程：

• 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
• LangGraph简介

在这里探索完整的LangChain教程列表，并在这里查看其他LangGraph教程。

使用指南

在这里你会找到对“我该如何....？”类型问题的简短回答。
这些使用指南并未深入探讨主题——你可以在教程和API参考中找到相关材料。
然而，这些指南将帮助你快速完成常见任务。

查看LangGraph特定的使用指南。

概念指南

介绍您需要了解的 LangChain 所有关键部分！在 这里 您将找到所有 LangChain 概念的高级解释。

要深入了解 LangGraph 概念，请查看 此页面。

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

跟踪和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。

🦜🕸️ LangGraph

构建有状态的多参与者应用程序，使用LLMs。与LangChain无缝集成，但也可以独立使用。

其他资源

安全

阅读我们的安全最佳实践，以确保您在使用LangChain进行开发时的安全性。

集成

LangChain 是一个丰富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。

贡献

查看开发者指南以获取贡献的指导和帮助设置开发环境。