LangChain：构建下一代 AI 应用的工程化框架

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LangChain：构建下一代 AI 应用的工程化框架

引言：从 ChatGPT 到 LangChain

2022 年底，ChatGPT 横空出世，引爆了 AIGC（人工智能生成内容）浪潮。其背后的核心技术——Transformer 架构，使得大语言模型（LLM）在理解与生成自然语言方面达到了前所未有的高度。然而，真正将 LLM 落地为可用产品的过程远比调用一个 API 复杂得多。

有趣的是，在 ChatGPT 爆红之前，LangChain 项目就已经启动，并迅速迭代至 1.0+ 版本。作为一款专为 AI 应用开发打造的开源框架，LangChain 的目标非常明确：让开发者能够以工程化的方式构建基于大模型的复杂应用。

LangChain 是什么？Lang + Chain

LangChain 的名字由两部分组成：

  • Lang：代表 Language，即对各类大语言模型（如 DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Ollama 等）的统一抽象。
  • Chain：代表链式工作流，即将多个处理步骤（如提示词生成、模型调用、后处理、工具调用等）像流水线一样串联起来，形成可配置、可复用、可调试的 AI 应用逻辑。

这种“节点 + 链接”的思想，与低代码平台如 n8n、Coze 或 Node-RED 中的“节点连接”理念异曲同工，但 LangChain 更专注于 LLM 场景，并提供了深度的编程接口。

工程化优势：适配器模式与统一接口

大模型生态日新月异，不同厂商的 API 格式、参数、计费策略各不相同。若每次更换模型都要重写业务逻辑，开发成本将极其高昂。

LangChain 通过 适配器模式（Adapter Pattern） 解决了这一痛点：

ts
编辑
import { ChatDeepSeek } from '@langchain/deepseek';

const model = new ChatDeepSeek({
  model: 'deepseek-reasoner',
  temperature: 0.7
});

无论你使用的是 DeepSeek、OpenAI 还是本地部署的 Ollama，LangChain 都提供统一的 .invoke() 接口。这意味着：

  • LLM 可插拔：轻松切换模型，无需修改核心逻辑。
  • 性价比优化：可根据任务需求选择最合适的模型（如推理用 DeepSeek，创作用 GPT-4）。
  • 未来兼容：新模型上线后，只需新增一个 Provider 适配器即可接入。

提示词工程模块化：PromptTemplate

提示词（Prompt）是 LLM 应用的“用户界面”。LangChain 提供 PromptTemplate，支持动态变量注入与复用：

ts
编辑
import { PromptTemplate } from '@langchain/core/prompts';

const prompt = PromptTemplate.fromTemplate(`
你是一个{role}。
请用不超过{limit}字回答以下问题：
{question}
`);

const promptStr = await prompt.format({
  role: '前端面试官',
  limit: '50',
  question: '什么是闭包'
});

这种方式将提示词从硬编码中解耦，使其成为可配置、可测试的独立组件。

Chain：构建 AI 工作流的核心抽象

真实世界的 AI 应用往往不是“一次提问、一次回答”那么简单。例如：

  • 先让模型解释一个概念；
  • 再让另一个模型（或同一模型）对该解释进行摘要；
  • 最后将结果格式化输出。

LangChain 的 Chain 抽象正是为此而生。通过 .pipe() 或 RunnableSequence，我们可以将多个步骤串联成一条可执行的工作流：

ts
编辑
const explainChain = explainPrompt.pipe(model);
const summaryChain = summaryPrompt.pipe(model);

const fullChain = RunnableSequence.from([
  (input) => explainChain.invoke({ topic: input.topic }).then(res => res.text),
  (explanation) => summaryChain.invoke({ explanation }).then(res => 
    `知识点：${explanation} 总结：${res.text}`
  )
]);

const response = await fullChain.invoke({ topic: '闭包' });

这种链式结构不仅清晰表达了业务逻辑，还天然支持异步、并行、条件分支（通过更高级的 RunnableBranch）等复杂控制流。

LangChain 的哲学：打开 LLM 黑盒

传统上，LLM 被视为一个“黑盒”——输入文本，输出文本。但 LangChain 主张：

“不要把 LLM 当终点，而要把它当作流程中的一个可编程节点。”

通过将 提示词、模型调用、工具集成、记忆管理、检索增强（RAG） 等能力模块化，LangChain 让开发者能够像搭积木一样构建复杂的 AI 应用，从而实现真正的工程化落地。

结语：AI 应用开发的新范式

LangChain 并不是一个简单的 SDK 封装，而是一套完整的 AI 应用开发范式。它解决了以下关键问题：

  • 模型碎片化 → 统一接口
  • 提示词散乱 → 模板化管理
  • 逻辑耦合 → 链式工作流
  • 扩展困难 → 插件化架构（Tools、Agents、Memory）

随着 LLM 技术持续演进，LangChain 这类框架将成为连接“模型能力”与“产品价值”的关键桥梁。对于希望在 AIGC 时代构建可靠、可维护、可扩展 AI 应用的开发者而言，掌握 LangChain 已不再是“加分项”，而是“必选项”。

附：快速开始

项目需启用 ESM（package.json 中设置 "type": "module"），并安装所需包：

bash
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pnpm add @langchain/deepseek @langchain/core dotenv

配置 DEEPSEEK_API_KEY 后，即可运行上述任意示例。

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