LangChain 是一個開源的 Python 和 JavaScript 框架，透過協作大型語言模型於可重用的鏈中，簡化 AI 應用的開發。它提供提示模板、記憶體管理、代理以及與搜索、向量數據庫和 API 等工具的整合。開發者能快速原型化聊天機器人、文件問答、RAG 管道和個人助理，內建多 LLM 供應商支援，確保模組化與擴展性。
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LangChain
LangChain 是一個開源的 Python 和 JavaScript 框架，透過協作大型語言模型於可重用的鏈中，簡化 AI 應用的開發。它提供提示模板、記憶體管理、代理以及與搜索、向量數據庫和 API 等工具的整合。開發者能快速原型化聊天機器人、文件問答、RAG 管道和個人助理，內建多 LLM 供應商支援，確保模組化與擴展性。
精選
LangChain 是什麼？
LangChain 是一個模組化的框架，幫助開發者連結大型語言模型與外部資料來源和工具，打造高階 AI 應用。它提供用於順序 LLM 呼叫的鏈抽象、決策流程的代理協調、用於保留上下文的記憶模組，並與文件載入器、向量存儲器與 API 工具整合。支援多供應商和 Python、JavaScript SDK，加速聊天機器人、QA 系統與個人化助理的原型與部署。
誰會使用 LangChain？
- AI 開發者
- 資料科學家
- 軟體工程師
- 建立 AI 應用的新創企業與企業
如何使用 LangChain？
- 步驟1：使用 pip install langchain 或 npm install langchain 安裝 SDK。
- 步驟2：導入 LangChain 模組並配置偏好的 LLM 供應商。
- 步驟3：定義 PromptTemplates 以獲得結構化模型輸入。
- 步驟4：將 LLM 呼叫、工具與記憶體串接，組合鏈或代理。
- 步驟5：整合記憶模組以在互動中保持上下文。
- 步驟6：執行鏈或代理，測試輸出並反覆迭代。
- 步驟7：部署應用於基礎架構或雲端平台。
平台
- mac
- windows
- linux
LangChain 的核心特徵與益處
主要功能
- PromptTemplates
- 鏈抽象
- 代理協調
- 記憶模組
- 工具整合（API、搜尋、資料庫）
- 文件載入器
- 向量存取器與檢索器
- 輸出解析器
- 多 LLM 供應商支援
優點
- 模組化、可擴展設計
- 快速原型化 AI 工作流程
- 內建記憶體與上下文管理
- 與外部資料和 API 無縫整合
- 跨語言支援（Python & JS）
- 活躍的開源社群
LangChain 的主要使用案例與應用
- 打造對話式 AI 聊天機器人
- 文件問答系統
- 檢索增強生成管道
- 自動資料萃取與摘要
- 個人化虛擬助理
LangChain 的常見問答
LangChain 公司信息
LangChain 評論
5/5
LangChain 的主要競爭對手和替代方案？
- LlamaIndex
- Haystack
- Microsoft Semantic Kernel
- PromptFlow
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