概述
LangChain 是一个开源框架（和公司），用于构建由大型语言模型支持的应用程序。它提供可重用的构建块，用于链接 LLM 调用、连接到数据和工具以及编排多步骤代理。
浪链最好从战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的角度来理解。
深入探讨
LangChain 由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月推出，就在 ChatGPT 繁荣之前，它成为将 LLM 融入实际应用程序的最受欢迎的框架。它的前提是有用的LLM应用程序很少是单一的提示；它们链接模型调用、检索文档、调用 API、解析输出并维护内存。 LangChain 通过提示、模型、检索器、工具和“链”的抽象来标准化这些部分。 LangChain 表达式语言（LCEL）允许开发人员使用管道式语法来编写组件。该公司扩展到了一个产品套件：LangGraph，用于以图形方式构建有状态、可控的代理工作流程； LangSmith 用于在生产中跟踪、调试和评估 LLM 应用程序；和 LangServe 进行部署。它提供 Python 和 JavaScript 版本，拥有数以万计的 GitHub star 和广泛的企业采用，尽管一些批评者认为它的抽象增加了简单用例的复杂性。
技术洞察
LangChain 的核心是一个组合层。组件共享一个通用的 Runnable 接口，因此提示模板、LLM 和输出解析器可以通过管道连接在一起（提示 | 模型 | 解析器）到单个可调用对象中。对于检索增强生成，它连接嵌入模型和向量存储以获取相关上下文。 LangGraph 将代理建模为状态机，对循环、分支和工具调用进行显式控制。
掌握浪链
LangChain 是一个开源框架（和公司），用于构建由大型语言模型支持的应用程序。它提供可重用的构建块，用于链接 LLM 调用、连接到数据和工具以及编排多步骤代理。浪链最好从战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的角度来理解。为了建立深入的理解，请将LangChain视为一个运营模型，而不是一个单一的功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，使用浪链的强大团队在提交之前会评估供应商策略、路线图可靠性和锁定风险。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。与此同时，发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
一家初创公司构建了一个文档问答机器人，该机器人从矢量存储中检索相关的 PDF 段落，并将其提供给法学硕士以获得有依据的答案。
开发人员组成一个链，该链接受用户请求，调用天气 API 作为工具，然后将结果格式化为友好的回复。
一家企业使用 LangGraph 构建一个客户支持代理，该代理在发放退款之前循环执行步骤并暂停以供人工批准。
团队使用 LangSmith 跟踪缓慢生产链的每一步，找到瓶颈调用，并根据测试集评估答案质量。
实施模式
浪链实践
一家初创公司构建了一个文档问答机器人，该机器人从矢量存储中检索相关的 PDF 段落，并将其提供给法学硕士以获得有依据的答案。
一家初创公司构建了一个文档问答机器人，该机器人从矢量存储中检索相关的 PDF 段落，并将其提供给法学硕士以获得有依据的答案。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
浪链实践
开发人员组成一个链，该链接受用户请求，调用天气 API 作为工具，然后将结果格式化为友好的回复。
开发人员组成一个链，该链接受用户请求，调用天气 API 作为工具，然后将结果格式化为友好的回复。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
浪链实践
一家企业使用 LangGraph 构建一个客户支持代理，该代理在发放退款之前循环执行步骤并暂停以供人工批准。
企业使用 LangGraph 构建一个客户支持代理，该代理在发放退款之前循环执行步骤并暂停以供人工批准。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
浪链实践
团队使用 LangSmith 跟踪缓慢生产链的每一步，找到瓶颈调用，并根据测试集评估答案质量。
团队使用 LangSmith 跟踪缓慢生产链的每一步，找到瓶颈调用，并根据测试集评估答案质量。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
使用您自己的任务和数据集评估提供商。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
维护跨模型或供应商的后备计划。
维护跨模型或供应商的后备计划。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。