简介

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLM) 支持的应用程序的框架。

LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段：

开发 (Development)：使用 LangChain 的开源组件和第三方集成构建您的应用程序。使用 LangGraph 构建具有一流流式处理和人工介入支持的有状态代理。
生产化 (Productionization)：使用 LangSmith 来检查、监控和评估您的应用程序，从而您可以自信地持续优化和部署。
部署 (Deployment)：使用 LangGraph Platform 将您的 LangGraph 应用程序转变为生产就绪的 API 和助手。

Diagram outlining the hierarchical organization of the LangChain framework, displaying the interconnected parts across multiple layers.

LangChain 为大型语言模型及相关技术（如嵌入模型和向量存储）实施了标准接口，并与数百个提供商进行了集成。有关更多信息，请参阅集成页面。

pip install -qU "langchain[google-genai]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("GOOGLE_API_KEY"):
  os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Google Gemini: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("gemini-2.0-flash", model_provider="google_genai")

model.invoke("Hello, world!")

note

本文档侧重于 Python LangChain 库。访问此处获取 JavaScript LangChain 库的文档。

架构

LangChain 框架包含多个开源库。请在架构页面了解更多信息。

langchain-core: 聊天模型和其他组件的基础抽象。
集成包（例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等）：重要的集成已拆分为由 LangChain 团队和集成开发人员共同维护的轻量级包。
langchain: 构成应用程序认知架构的链 (chains)、代理 (agents) 和检索策略 (retrieval strategies)。
langchain-community: 由社区维护的第三方集成。
langgraph: 用于将 LangChain 组件组合成具有持久性、流式处理和其他关键功能的生产就绪应用程序的编排框架。请参阅 LangGraph 文档。