在大模型时代,LangChain 是一个帮助开发者快速构建“智能应用” 的工具框架。它像是你搭建 AI 应用时的“万能胶水”——把大模型(如 OpenAI、LLM API)、工具(如搜索引擎、数据库)、记忆能力、链式调用等模块统统串联起来,组成一个可交互、可记忆、有逻辑的智能体(Agent)。
基本介绍
LangChain 能做什么?
- 串联多个大模型对话任务,实现多轮对话
- 将大模型与外部工具(搜索引擎、计算器、代码解释器) 无缝连接
- 给大模型加上“记忆”,实现个性化互动体验
- 构建复杂的多步骤 Agent 工作流,支持决策分支和任务规划
- 与文档、数据库结合,打造 RAG 检索增强系统
除了 LangChain,AI 应用开发领域还有不少优秀的框架,它们的侧重点略有不同:
框架 | 核心优势 |
---|---|
LangChain | 模块化 + 全功能集成,适用于 RAG / Agent / Memory 全场景 |
LlamaIndex | 专注于文档索引 + 检索,用于构建高性能 RAG 系统 |
Haystack | 企业级搜索方案,支持复杂问答管线和评估工具 |
Transformers Agents | HuggingFace 出品,灵活组合各种模型,偏原始 |
OpenDevin / AutoGen | 多 Agent 协同执行任务,适合流程分工和协作系统 |
那我们为什么选 LangChain?
1. 全家桶式体验,一套代码搞定多种需求
LangChain 提供了覆盖 LLM 应用各个关键维度的模块,助你快速构建复杂的智能体:
模块 | 说明 |
---|---|
Models | 支持 OpenAI、Anthropic、Llama 等多种模型,封装调用细节与响应结构 |
Prompts | 提供模板引擎和变量插值机制,让提示词更易复用 |
Indexes | 索引与检索接口,构建企业级知识库的核心能力 |
Memory | 支持对话中记忆上下文(短期 + 长期),提升交互连贯性 |
Chains | 串联多个步骤形成逻辑工作流,是 LangChain 的“灵魂” |
Agents | 构建“能自己调用工具”的大模型智能体,实现真正的自主行为 |

这些模块既可以单独使用,也可以灵活组合,是 LangChain 架构的核心拼图。
2. 社区活跃,生态丰富
LangChain 是 GitHub 上最活跃的 AI 开发框架之一:
- 插件丰富:社区已适配众多主流模型与工具
- 教程齐全:官方文档与第三方教学内容覆盖面广
- 对接成熟:无缝支持 FAISS、Chroma、Weaviate、Ollama 等常见向量库与推理引擎
你几乎不需要担心“没人维护”或“找不到用法”,查资料、找方案非常顺畅。
3. 更适合教学和快速原型开发
LangChain 模块命名清晰、调用语义直观,非常适合:
- 教学演示:可视化、可拆解、结构清晰,便于讲解核心原理
- 原型验证:快速搭建 RAG、Agent、记忆系统,测试 LLM 工作流
- 小团队试水:前期用 LangChain 快速搭项目,后期再视情况切换架构
即便你最终选择不上线 LangChain,也能用它验证思路、锤炼技能、搭建 demo,是入门智能体开发的绝佳“训练营”。
支持的语言
很多刚接触 LangChain 的开发者常会误以为:“是不是只有 Python 才能用 LangChain?”
事实上,LangChain 早已不再局限于 Python,它正在朝多语言生态快速扩展,逐步覆盖不同开发者的语言偏好和项目需求。
可以这样理解:LangChain 的核心思想是跨语言通用的,只是目前不同语言版本在支持深度和生态丰富度上有所差异。
当前支持的语言概览
语言 | 支持状况描述 |
---|---|
Python | 主打语言,功能最完善,文档详实,社区活跃,是首选学习语言 |
JavaScript / TypeScript | 支持度较高,适合构建前端/边缘/Node.js 应用,生态逐步完善 |
Go | 处于初期阶段,有基础模块,适合开发轻量后端服务 |
Rust | 实验性尝试,主要聚焦于高性能组件如向量数据库等 |
如果你希望全面掌握 LangChain 的完整能力(比如 Agent 工作流、RAG 检索、Tool 调用等),推荐先选择 Python:
- 所有新功能会优先在 Python 实现
- 各种集成工具(如 LlamaIndex、FAISS、Chroma)都以 Python 为主线
- 社区资源丰富:教程、博客、官方案例、视频课程应有尽有
可以说,Python 是 LangChain 的旗舰体验版,特别适合教学、实验、原型开发等全场景使用。
JavaScript / TypeScript 支持情况
对于前端工程师或偏向 JS/TS 技术栈的开发者,LangChain.js 同样具备相当强的能力,当前支持:
- 构建基础链(Chain、LLMChain、RetrievalChain 等)
- 集成主流大模型(OpenAI、Anthropic 等),支持流式响应
- 接入向量数据库(如 Supabase、Weaviate、Pinecone 等)
- 可运行于浏览器、Node.js、Vercel、Cloudflare Worker 等多环境
虽然还不支持所有 Python 特性(比如复杂 Agent 组合、部分 Memory 类型),但构建一个 AI 聊天机器人或 RAG 问答系统已经绰绰有余。
下面的表格是两种语言版本之间模块支持维度的对比:
功能模块 | Python 支持情况 | JS/TS 支持情况 |
---|---|---|
模型接入(LLM) | ✅ 支持最广,封装完整,支持同步/异步流式调用 | ✅ OpenAI、Anthropic 等主流模型支持到位 |
提示词模板(Prompt) | ✅ 模板功能丰富,支持 FewShot、动态变量插值等 | ✅ 支持标准 PromptTemplate 机制,用法一致 |
记忆模块(Memory) | ✅ 多类型支持:缓冲、摘要、持久化、Token 限制等 | ✅ 基础支持:ChatHistory、部分 Memory 类型可用 |
链式调用(Chains) | ✅ 类型齐全:SequentialChain、RetrievalChain 等 | ✅ 支持核心链类型,组合逻辑灵活 |
智能体系统(Agents) | ✅ 完整支持:MRKL、OpenAI Agent、Conversational 等 | ✅ LangGraph.js 支持复杂 Agent,已可实现多工具调用 |
工具集成(Tools) | ✅ 官方工具众多(搜索、TTS、数据库、浏览器等) | 🔶 支持主流 API 工具,集成数量相对较少 |
文档加载 & 检索(Loaders) | ✅ 支持网页、PDF、CSV、数据库等百种类型 | ✅ 支持主流加载器,文档处理逐步扩展 |
向量数据库(Vector Stores) | ✅ 覆盖广泛:FAISS、Chroma、Milvus、Redis、PG 等 | ✅ 支持 Supabase、Weaviate、Pinecone 等核心产品 |
部署平台支持 | ✅ 深度集成 LangSmith / LangGraph(Python为主) | ✅ 支持部署至 Edge、Serverless 等现代平台 |
课堂练习
LangChain快速上手
import { Ollama } from "@langchain/ollama";// 创建模型实例
const model = new Ollama({model: "llama3",
});const prompt = "你是一位中文智能助手,请你用中文回答 AI 对人类文明的影响?";const res = await model.invoke(prompt);console.log(res);
流式输出:
import { Ollama } from "@langchain/ollama";// 创建模型实例
const model = new Ollama({model: "llama3",
});const prompt = "你是一位中文智能助手,请你用中文回答 AI 对人类文明的影响?";const res = await model.stream(prompt);// 实时读取输出内容
for await (const chunk of res) {process.stdout.write(chunk);
}
-EOF-