LangChain框架的安装与环境配置

LangChain的安装可通过Python包管理器快速完成。核心库包括langchain、langchain-community和langchain-core，建议使用以下命令进行完整安装：

pip install langchain langchain-community langchain-core openai

环境配置需设置大模型API密钥。以OpenAI为例，通过环境变量或代码直接注入密钥：

export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
# 或在代码中指定
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key="sk-xxx")

核心模块与基础操作

LangChain的核心架构分为四大模块：

1. Model I/O：处理语言模型输入输出，支持LLMs（文本输入输出）和ChatModels（结构化消息处理）
2. Data Connection：实现私有知识库的向量存储与检索
3. Memory：管理对话历史状态
4. Chains：串联多模块实现复杂工作流

Prompt模板开发实践

使用结构化提示模板提升模型响应质量：

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

system_template = "你是一位精通{language}的编程专家"
human_template = "请用{language}编写{task}的示例代码"
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", system_template),
    ("human", human_template)
])
formatted_prompt = chat_prompt.format_messages(
    language="Python",
    task="快速排序算法"
)

链式工作流构建方法

通过LCEL表达式语言创建自动化处理流水线：

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

chain = (
    RunnablePassthrough() 
    | chat_prompt 
    | llm 
    | output_parser
)
result = chain.invoke({
    "language": "Java",
    "task": "二叉树遍历"
})

高级应用技巧

结合LangSmith实现全流程监控：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY="ls_xxx"
export LANGCHAIN_PROJECT="MyProject"

使用LangServe部署API服务：

from langchain.serve import add_routes
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
add_routes(app, chain, path="/code-generator")

混合云服务集成方案

对接企业级大模型服务示例（以阿里云为例）：

from langchain_community.llms import AlibabaLLM

qwen_llm = AlibabaLLM(
    model_name="qwen-72b-chat",
    api_key="sk-xxx",
    endpoint="https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1"
)