LangChain 框架核心能力学习大纲
一、引言：为什么需要LangChain？
- 大模型应用开发的痛点：
▶ 模型交互复杂性 ▶ 多模态输入处理 ▶ 长文本限制 ▶ 工具整合需求 - LangChain的价值定位：
“大模型时代的应用开发框架”，解决从原型到生产的全链路问题
二、学习目标
- 掌握LangChain基础组件的原理与用法
- 实现多组件的链式组合与智能体决策
- 构建完整的RAG系统并进行性能优化
三、知识图谱与学习路径
四、基础组件详解
1. LLM 接口层：模型交互的统一抽象
1.1 核心功能
- 多模型支持：OpenAI/Anthropic/Llama2等20+模型
- 统一调用接口：
LLM.predict()与predict_messages() - 异步调用与流式输出
- 模型参数管理：温度系数、top_p等参数配置
1.2 实践要点
# 基础用法示例
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.7)
response = llm("写一个Python冒泡排序算法")
1.3 扩展知识
- 自定义LLM接口：封装私有模型API
- 模型性能监控与日志记录
2. Prompt 工程：提升模型输出质量的关键
2.1 模板设计方法论
- 经典模板结构：
背景信息 + 任务描述 + 示例输入输出 + 格式要求 - 动态变量注入：
{input}{history}等占位符
2.2 高级技巧
- 少样本学习（Few-shot Prompting）
- 思维链（CoT）引导：
Let's think step by step - 输出结构化控制：JSON Schema约束
2.3 工具推荐
- PromptLayer：提示词版本管理与效果分析
- LangSmith：提示词调试与性能追踪
3. 文档加载与分割：长文本处理的基石
3.1 支持的文档类型
- 文本类：TXT/Markdown/PDF
- 办公文件：Word/Excel/PowerPoint
- 数据库：SQLite/PostgreSQL数据加载
3.2 分块策略对比
| 策略名称 | 核心逻辑 | 适用场景 |
|---|---|---|
| RecursiveCharacterTextSplitter | 按字符递归分割，保留完整句子 | 通用文本处理 |
| TokenTextSplitter | 按token数分割（需模型tokenizer） | 精确控制上下文长度 |
| MarkdownHeaderTextSplitter | 按Markdown标题分层 | 结构化文档处理 |
3.3 实战配置
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=100,
length_function=len
)
五、核心能力构建
1. Chains 链：流程编排的乐高积木
1.1 基础链类型
- 顺序链（SequentialChain）：多步骤串行执行
- 路由器链（RouterChain）：根据输入动态选择分支
- 检索增强链（RetrievalQAChain）：结合向量检索的问答链
1.2 自定义链开发
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="设计一个{product}的广告标语"
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
2. Agents 智能体：自主决策的智能系统
2.1 核心组件
- LLM：负责生成自然语言决策
- 工具：API/数据库/计算器等外部功能
- 提示词：包含工具使用说明的特殊prompt
2.2 智能体类型
- React风格：通过"观察-行动"循环决策（推荐）
- OpenAI Functions：利用模型原生函数调用能力
- 自定义智能体：基于LLM的决策逻辑开发
2.3 工具集成示例
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="react-docstore")
3. RAG 系统：企业级应用的标配架构
3.1 核心流程
3.2 技术栈选择
- 向量数据库：Milvus/Weaviate/Chroma
- 嵌入模型：OpenAI Embedding/Sentence-BERT
- 缓存层：Redis/FAISS加速检索
3.3 性能优化
- 上下文截断策略：
truncate_from_start优先保留问题相关内容 - 多向量检索：混合语义向量与关键词向量
- 答案置信度评估：通过
llm.predict()生成置信度分数
六、实践项目建议
项目1：智能客服机器人
- 技术方案：
文档加载 -> 文本分块 -> Milvus建库 -> RetrievalQAChain - 扩展功能：多轮对话记忆、工单创建API集成
项目2：数据分析智能体
- 工具列表：
- SQL查询工具（支持Pandas DataFrame操作）
- 数据可视化工具（Matplotlib图表生成）
- 统计计算工具（均值/方差等数学运算）
七、扩展学习资源
- 官方文档：LangChain Documentation
- 实战教程：LangChain in Action
- 社区资源：LangChain Slack社群、GitHub Issue讨论
八、结语
掌握LangChain框架需要遵循"组件→组合→系统"的学习路径，建议通过实际项目加深理解。记住：LangChain不是魔法，而是让大模型落地的工程方法论。