从第一性出发，LangChain框架的发展有其背景和驱动力——面向AI时代，所有的产品都值得用大模型重新升级。这一点得到了业界的广泛认同。这种观点反映了AI技术在推动产品创新和升级方面的重要作用。随着人工智能技术的不断进步，特别是在大型语言模型（LLM）领域的突破，我们看到了AI技术在教育等领域的巨大潜力和应用前景。
LangChain框架的发展正是基于这样的背景。它是一个开源框架，旨在帮助开发者构建以大型语言模型为核心的应用程序，通过提供模块化和链式的设计，简化了语言模型与外部数据源、计算环境以及其他工具的集成过程。这种设计理念不仅提高了开发效率，还为快速迭代和创新提供了有力支持，使得开发者可以专注于应用的核心功能，而无需过多关注底层实现。
在LangChain开发的整体流程中，最核心的是要理解数据处理管道（Pipeline):
整体流程为文档加载、分片、储存嵌入、检索、生成结果，这是大模型开发的宏观框架。文档加载将结构化的、非结构化的、代码等数据加载下来，再将数据进行分片处理，下一步将每一个分片转换为嵌入储存在库中，根据提问在库中检索最相关嵌入片，将问题和相关嵌入馈送模型进行问题回答。
回到LangChain本身，它有何优势和特点？
首先是在输入提示工程上，有提示模板的考虑，方便模板的管理，一次编辑，可以多次复用。其次是在模型、变量的灵活性上，LangChain可以通过API调用不同、多种模型进行开发。最后是在输出解析上，针对模型的输出，LangChain能够对其进行格式化，转换为结构化信息，有助于自动化流程。
可以看到，LangChain框架的灵活性使其能够对特定领域、特定场景进行大模型开发，期待后续的学习。
