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标题: 保姆级教程：LangChain框架详解 - 零基础也能学会的大模型应用开发 [打印本页]

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作者: 1998614ych    时间: 8 小时前
标题: 保姆级教程：LangChain框架详解 - 零基础也能学会的大模型应用开发
作者：CSDN博客
本文介绍了LangChain框架在大模型应用开发中的应用。LangChain是由哈佛大学发起的开源框架，可用于开发智能体、问答系统等。文章比较了多种LLM开发框架，并详细阐述了基于RAG和Agent两种架构的开发方法。同时介绍了大模型应用开发的四大场景：纯Prompt、Agent+Function Calling、RAG和Fine-tuning，并提供了选择建议。最后讲解了LangChain的核心组件，帮助开发者快速上手大模型应用开发。
前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

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1.LangChain概述

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LangChain是 2022年10月 ，由哈佛大学的 Harrison Chase （哈里森·蔡斯）发起研发的一个开源框架，用于开发由大语言模型（LLMs）驱动的应用程序。
比如，搭建“智能体”（Agent）、问答系统（QA）、对话机器人、文档搜索系统、企业私有知识库等。

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常用的LLM开发框架

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开发语言	开发框架	stars数量	推荐指数
Python	LangChain	112k	⭐⭐⭐⭐⭐
Python	LlamaIndex	43.3k	⭐⭐⭐⭐
Java	LangChain4J	8.5k	⭐⭐⭐
Java	SpringAl	6.2k	⭐⭐
Java	SpringAl Alibaba	5.0k	⭐⭐
C#	SemanticKernel	25.5k	⭐⭐⭐

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LangChain：这些工具里出现最早、最成熟的，适合复杂任务分解和单智能体应用LlamaIndex ：专注于高效的索引和检索，适合 RAG 场景。（注意不是Meta开发的）LangChain4J：LangChain还出了Java、JavaScript（LangChain.js）两个语言的版本，LangChain4j的功能略少于LangChain，但是主要的核心功能都是有的SpringAI/SpringAI Alibaba ：有待进一步成熟，此外只是简单的对于一些接口进行了封装SemanticKernel ：也称为sk，微软推出的，对于C#同学来说，那就是5颗星

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基于RAG架构开发（Retrieval-Augmented Generation）

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RAG：全称Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）作用：为大模型提供“知识库”，通过处理将数据存储到向量存储中，大模型根据用户输入，在向量存储中匹配需要的数据，并根据数据进行回答

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RAG架构图

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类似结构图：
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PixPin_2025-11-28_09-14-06
基于Agent架构开发

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对比RAG，Agent更加依赖LLM的推理决策能力，通过增加规划、记忆和工具调用的能力，构造一个能够独立思考、逐步完成给定目标的智能体。

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举例

目前市面上比较火的AI编辑插件：cline本质上也是一个Agent

cline 是一款 Visual Studio Code 的开源 AI 编程辅助插件。

它能够利用模型、工具和指令这三个构建模块自主生成代码，还可在获得用户许可后创建和编辑文件、运行命令、使用浏览器等，独立完成复杂的软件开发任务，符合智能体的定义。

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Agent架构图

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一个个数学公式来表示：
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Tips

Agent和RAG不是冲突的，两个架构往往可以结合使用，实现1+1＞2的效果

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大模型应用开发的4个场景

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场景1：纯Prompt

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Prompt是操作大模型的唯一接口当人看：你说一句，ta回一句，你再说一句，ta再回一句…

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场景2：Agent + Function Calling

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Agent：AI 主动提要求Function Calling：需要对接外部系统时，AI 要求执行某个函数当人看：你问 ta「我明天去杭州出差，要带伞吗？」，ta 让你先看天气预报，你看了告诉ta，ta再告诉你要不要带伞

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场景3：RAG (Retrieval-Augmented Generation）

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RAG：需要补充领域知识时使用

Embeddings：把文字转换为更易于相似度计算的编码。这种编码叫向量向量数据库：把向量存起来，方便查找向量搜索：根据输入向量，找到最相似的向量

举例：考试答题时，到书上找相关内容，再结合题目组成答案
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RAG在智能客服中用的最广泛。
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场景4：Fine-tuning(精调/微调)

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举例：努力学习考试内容，长期记住，活学活用。
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特点：成本最高；在前面的方式解决不了问题的情况下，再使用。
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如何选择

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核心组件

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Model I/O模块：使用最多，也最简单Chains 模块： 最重要的模块Retrieval模块、Agents模块：大模型的主要落地场景在这个基础上，其它组件要么是它们的辅助，要么只是完成常规应用程序的任务。辅助：⽐如，向量数据库的分块和嵌⼊，⽤于追踪、观测的Callbacks任务：⽐如，Tools，Memory

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CSDN独家福利

最后，感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，下面资料虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：

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原文地址：https://blog.csdn.net/BlueSocks152/article/details/155379693

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