LangChain

LangChain：核心库（langchain / langchain-core）：chains、prompts、document loaders、text splitters

Agent 框架与 AI Agent RAG 系统开发框架知识管理 AI 开发免费开源

访问官网 GitHub 文档

核心功能

核心库（langchain / langchain-core）：chains、prompts、document loaders、text splitters、retrievers、output parsers。

功能亮点

chains 编排

把提示词、模型与输出解析器串成可复用的调用链

retrievers 检索

对接向量库按相似度召回片段，搭建 RAG 问答

document loaders

读取 PDF、网页、Notion 等来源并按规则切分文本

agents 智能体

让模型自主选择工具、多轮推理后完成任务

逻辑图谱

    flowchart LR
    A[业务目标] --> B[组件编排]
    B --> C[模型与工具与记忆]
    C --> D[链与 Agent]
    D --> E[应用集成]

适用 / 不适用场景

✓ 适用

构建 RAG 检索增强应用
编排多步 Agent 工作流
接入多种模型与工具
快速原型 LLM 应用
可观测与调试链路

✗ 不适用

简单单次 API 调用（过度工程）
非 LLM 的传统后端服务
对极简依赖有要求的场景
零代码业务人员直接使用

适用场景

• 企业知识库
• 智能问答
• AI Agent

安装配置

bash

# Python
pip install langchain

# JavaScript
npm install langchain

使用方法

bash

1. 导入 LangChain 模块
2. 配置 LLM 模型
3. 创建 Chain 或 Agent
4. 调用 invoke 方法

关键指标

尚未核验对标产品，此处只列本工具自身指标，不做对比结论。

指标LangChain

价格免费

开源是

上手难度进阶

优点

生态大
集成多
社区活跃
上手资料多

缺点

概念较多
版本迭代快
工程化需要经验