大语言模型（LLMs）作为深度学习领域的前沿成果，基于 Transformer 架构，通过海量文本数据训练，具备卓越语义理解与生成能力。以 GPT 系列、BERT 等为代表，参数规模从数亿到万亿，能处理多语种、多模态信息，为智能交互筑牢根基。
LangChain 则是站在大语言模型肩膀上，专为拓展其应用边界而生的开源框架。在架构层面，核心组件包含链（Chains）、代理（Agents）、工具（Tools）与记忆（Memory）等。链是基础逻辑单元，像 SequentialChain 按顺序编排任务，先总结文档再翻译，确保流程连贯；RouterChain 依条件智能切换处理分支，面对咨询依类型导往对应模块。
数据集成上，它打破大语言模型封闭 “知识圈”。借助 DocumentLoaders 可接入 PDF、CSV 等格式本地文件，将企业财报导入，经 TextSplitters 切块、Embedding 嵌入向量空间，存入向量数据库（如 ChromaDB、FAISS），让模型 “记住” 私有数据，为金融分析、法务审计提供定制洞察。
工具调用是 LangChain 亮点，借 FunctionCall 接口联动外部工具。在代码编写场景，与 IDE 插件协作，模型理解需求写代码框架，调用编译器查错、优化，突破文本生成局限，涉足复杂实操领域；对接地图 API，旅行规划时融合地理知识与路线推荐，实现多源能力融合，提升实用性。
LangGraph 立足图神经网络（GNNs）与大语言模型融合思路，革新智能交互架构。技术核心是构建异质信息图，节点分三类：大语言模型实例作为 “智能节点”，负责复杂语义处理；工具节点涵盖搜索引擎、数据库客户端等，拓展功能边界；数据节点关联知识库、日志等结构化或非结构化信息源。
边则表征交互逻辑，从数据流向看，用户查询激活起始节点，依语义关联 “游走” 图中，触发模型推理、工具调用、数据检索。比如科研辅助系统，输入课题，先激活学术数据库节点筛选基础文献，模型节点提炼要点、挖掘创新点，遇复杂公式推导则唤醒数学计算工具节点求解，结果再回传模型整合，整个过程依图拓扑动态调整，确保信息高效流转。
在模型训练优化，它引入关系增强机制，借图结构捕捉节点间高阶依赖，融入模型微调，使模型理解复杂上下文，提升多跳推理精度。以医疗诊断为例，症状、疾病、检查、药物是节点，关联病史、遗传等复杂因素，经训练模型能依模糊症状 “顺藤摸瓜” 排查罕见病，在小样本罕见病案例上准确率较传统模型显著提升，展现独特优势。
