LangChain

智能体 (Agent) 是人工智能领域中的一个核心概念，特指能够感知环境、进行决策并采取行动以实现特定目标或利益的实体。在当前的技术浪潮中，特别是随着大语言模型 (LLM) 的突破，智能体这一概念被赋予了新的活力和强大的实现路径。基于 LLM 的智能体能够理解复杂的指令、规划任务、执行外部工具并进行自我反思，从而展现出接近自主解决问题的能力。 核心思想：智能体是一个自主运行的系统，它通过感知 (Perception)、思考 (Thought/Planning)、行动 (Action) 和反馈 (Feedback/Memory) 的闭环循环，在动态环境中追求并实现预设目标。Python 中的 LangChain 库提供了一套强大的工具和框架，用于快速构建和部署基于 LLM 的智能体，使其能够与各种外部资源和工具交互。 一、智能体的基本概念1.1 什么是智能体？在广义的人工智能领域，智能体是一个能够自主地运作以影响其所处环境的实体。其核心能力体现在以下循环： 感知 (Perception)：接收来自环境的信息（传感器输入，如文本、图像、数据）。 思考&#...

LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个高级库，它允许开发者使用有向无环图 (DAG) 的方式构建健壮、有状态且可控的 LLM 应用。它特别适用于需要多步骤推理、代理 (Agent) 行为、循环和人工干预的复杂工作流。LangGraph 的核心优势在于其明确的状态管理和对图结构的直接建模能力，使得构建和调试复杂代理系统变得更加直观和可靠。 核心思想：将多步骤的 LLM 应用程序建模为状态机，其中每个节点代表一个操作（LLM 调用、工具调用、函数等），边代表状态转换。通过在节点之间传递和修改状态，实现复杂、有循环的工作流。它解决了传统 LangChain Chain 在处理复杂逻辑（特别是循环和条件分支）时的局限性。 一、LangGraph 核心概念LangGraph 的设计基于图论和状态机的思想。理解以下核心概念是使用 LangGraph 的基础： State (状态)： 表示整个应用程序在某个时间点的数据快照。 通过 StateDict 对象传递，它是一个字典或类似字典的结构。 节点操作通常会接收当前状态，并返回一个表示状态更新的 StateD...

知识图谱 (Knowledge Graph, KG) 是一种结构化的知识表示形式，它以图 (Graph) 的形式来描述客观世界中存在的各种实体 (Entities)、概念 (Concepts) 及其之间的关系 (Relations)。通过将离散、异构的信息链接起来，知识图谱构建了一个庞大且相互关联的“知识网络”，使得机器能够像人类一样理解、组织和利用知识，从而支持复杂的推理和智能应用。 核心思想：将现实世界的知识抽象为“实体-关系-实体”或“实体-属性-属性值”的三元组结构，并通过图的形式直观地表示和存储这些知识，从而实现知识的机器可读、可理解和可推理。 它旨在解决传统关系型数据库在表示复杂、动态、多源异构数据时存在的语义鸿沟问题。 一、知识图谱的基本构成知识图谱的核心是其图结构中的基本元素： 实体 (Entities) 定义：指现实世界中具有明确指代和区分度的“事物”或“概念”，可以是具象的（如“苹果公司”、“埃菲尔铁塔”、“约翰·F·肯尼迪”）或抽象的（如“人工智能”、“经济学”、“创新”）。 表示：在知识图谱中，每个实体通常有一个唯一的标识符 (URI/...

LangChain Text Splitters 是 LangChain 框架中的一个核心模块，用于将长文档或文本智能地分割成更小、更易于管理和处理的块 (chunks)。这个过程对于大语言模型 (LLM) 相关的应用至关重要，特别是当处理的文本长度超出 LLM 的上下文窗口限制时。 核心思想：将长文本分割成大小适中、语义连贯且包含一定重叠的块，以便 LLM 能够有效处理这些块，同时保持上下文完整性。LangChain 提供多种具有不同策略的 Text Splitters，以适应不同的文本结构和应用场景。 一、为什么需要 Text Splitters？在构建基于 LLM 的应用程序（尤其是问答 RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统、文档摘要、聊天机器人等）时，我们经常遇到以下问题： LLM 上下文窗口限制 (Context Window Limit)：大语言模型（如 GPT-3.5, GPT-4, Llama）通常有一个固定的最大输入长度。如果输入文本太长，会超出这个限制，导致模型无法处理。 性能和成本：即使模型支持很长的上下文...

LangChain 是一个强大的框架，旨在帮助开发者使用大语言模型（LLM）构建端到端的应用程序。在其众多核心模块中，Chains (链) 是最基础也是最重要的概念之一。它允许开发者将多个组件（如 LLM、提示模板、解析器、其他链）以逻辑顺序连接起来，形成一个完整的、可执行的流程，从而实现复杂的任务。 核心思想：Chains 的核心思想是将一系列操作（比如准备提示、调用 LLM、处理输出）串联起来，形成一个连贯的工作流。这使得开发者能够构建超越单一 LLM 调用的复杂应用程序，实现模块化、可组合和可扩展的 AI 应用。 一、为什么需要 Chains？大语言模型 (LLM) 固然强大，但直接调用 LLM 的 API 往往只能解决单一的、相对简单的问题。在实际应用中，我们面临的任务通常更加复杂： 多步骤任务：一个任务可能需要多次调用 LLM，每次调用基于上一次的输出。 输入预处理：可能需要根据用户输入动态地生成 LLM 提示。 输出后处理：LLM 的原始输出可能需要结构化、格式化或进一步处理才能使用。 数据检索：LLM 可能需要结合外部数据源（如数据库、文档）才能给出准确答...

LangChain Expression Language (LCEL) 是 LangChain 框架中一种强大、灵活且声明式的编程范式，用于构建和编排复杂的链 (Chains) 和代理 (Agents)。它提供了一种简洁、易读且高性能的方式来组合 LangChain 的各种组件（如提示模板、大语言模型、输出解析器、检索器、自定义函数等），从而构建出端到端的 LLM 应用程序。 核心思想：LCEL 的核心在于提供一个统一的 Runnable 接口和管道操作符 (|)，允许开发者以类似 Unix 管道的方式将不同的组件连接起来。这种声明式组合方式不仅提高了代码的可读性和可维护性，还带来了自动化的并行处理、流式传输、异步支持、类型安全以及与 LangSmith 等调试工具的深度集成等诸多优势。 一、为什么选择 LCEL？在 LCEL 出现之前，LangChain 主要通过传统的 Chain 类来构建应用程序。虽然这些 Chain 也有效，但 LCEL 解决了它们的一些局限性，并带来了显著的改进： 更简洁的语法和可读性：LCEL 使用管道操作符 (|)，使得链式调用直观，像数...

LangChain Model I/O 是 LangChain 框架的核心组成部分之一，它提供了一套标准化的接口和工具，用于与各种大型语言模型 (LLMs) 和聊天模型 (Chat Models) 进行交互，并对其输入和输出进行有效的管理和结构化。这是构建任何基于 LLM 的应用程序的基础。 核心思想：将与 LLM 的“对话”分解为可管理、可组合的组件：输入 (Prompt Templates)、模型调用 (LLM/Chat Models) 和输出处理 (Output Parsers)。 一、为什么 Model I/O 至关重要？在没有 LangChain Model I/O 的情况下，直接与 LLM 交互通常意味着： 手动拼接 Prompt: 需要手动构建复杂的字符串，其中包含指令、上下文、示例和用户输入。这既繁琐又容易出错。 硬编码模型调用: 每次更换模型或供应商时，都需要修改底层代码。 非结构化的输出: LLM 的原始输出通常是自由文本，需要编写复杂的字符串解析逻辑来提取所需信息。 缺乏可复用性: 不同应用场景下的 Prom...

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLMs) 驱动的应用程序的框架。它提供了一套模块化、灵活的工具和抽象，使得开发者能够将 LLMs 与外部数据源、计算逻辑以及其他工具进行结合，从而构建出更复杂、更强大的应用程序。LangChain 的核心思想是链式化 (Chaining) 不同的组件，以实现复杂的逻辑。 核心思想：将大型语言模型 (LLMs) 的能力与其他数据源和计算逻辑解耦、模块化，并通过链 (Chains)、代理 (Agents) 等机制进行编排，以创建高度智能且可扩展的应用程序。 Python 作为 AI 和数据科学领域的主流语言，提供了功能全面且易于使用的 LangChain 库实现。 一、LangChain 核心概念与组件LangChain 的设计是围绕一系列可组合的抽象组件构建的，这些组件可以独立使用，也可以通过“链”的方式连接起来，形成复杂的工作流。以下是 LangChain 的主要核心组件： Models (模型)：与各种大型语言模型 (LLMs) 进行交互的接口。 LLMs (Large Language Models)：用于文本生...