LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。 LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。

Components and Chains

Prompt Templates and Values

Example Selectors

Output Parsers

Indexes and Retrievers

Chat Message History

Agents and Toolkits

LangChain Agent 是框架中驱动决策制定的实体。它可以访问一组工具，并可以根据用户的输入决定调用哪个工具。代理帮助构建复杂的应用程序，这些应用程序需要自适应和特定于上下文的响应。当存在取决于用户输入和其他因素的未知交互链时，它们特别有用。

要使用 LangChain，开发人员首先要导入必要的组件和工具，例如 LLMs, chat models, agents, chains, 内存功能。这些组件组合起来创建一个可以理解、处理和响应用户输入的应用程序。 LangChain 为特定用例提供了多种组件，例如个人助理、文档问答、聊天机器人、查询表格数据、与 API 交互、提取、评估和汇总。

LangChain model 是一种抽象，表示框架中使用的不同类型的模型。

LLM（大型语言模型）：这些模型将文本字符串作为输入并返回文本字符串作为输出。它们是许多语言模型应用程序的支柱。

聊天模型( Chat Model)：聊天模型由语言模型支持，但具有更结构化的 API。他们将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息。这使得管理对话历史记录和维护上下文变得容易。

文本嵌入模型(Text Embedding Models)：这些模型将文本作为输入并返回表示文本嵌入的浮点列表。这些嵌入可用于文档检索、聚类和相似性比较等任务。

LLM 和提示：LangChain 使管理提示、优化它们以及为所有 LLM 创建通用界面变得容易。此外，它还包括一些用于处理 LLM 的便捷实用程序。

链(Chain)：这些是对 LLM 或其他实用程序的调用序列。 LangChain 为链提供标准接口，与各种工具集成，为流行应用提供端到端的链。

数据增强生成：LangChain 使链能够与外部数据源交互以收集生成步骤的数据。例如，它可以帮助总结长文本或使用特定数据源回答问题。

Agents：Agents 让 LLM 做出有关行动的决定，采取这些行动，检查结果，并继续前进直到工作完成。 LangChain 提供了代理的标准接口，多种代理可供选择，以及端到端的代理示例。

内存：LangChain 有一个标准的内存接口，有助于维护链或代理调用之间的状态。它还提供了一系列内存实现和使用内存的链或代理的示例。

评估：很难用传统指标评估生成模型。这就是为什么 LangChain 提供提示和链来帮助开发者自己使用 LLM 评估他们的模型。

针对特定文档的问答：根据给定的文档回答问题，使用这些文档中的信息来创建答案。

聊天机器人：构建可以利用 LLM 的功能生成文本的聊天机器人。

Agents：开发可以决定行动、采取这些行动、观察结果并继续执行直到完成的代理。