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如何用 LangChain 快速构建 LLM 应用：从安装到第一个智能体的完整指南

【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain

想让大模型接上数据和工具，却总要写一堆胶水代码？LangChain 是构建 LLM 应用和智能体的 Python 框架。本文用 3 分钟带你装好它、跑通第一个示例，并讲清两个真实场景的用法。

LangChain 是什么：LLM 应用的标准零件库

LangChain 是一个构建 LLM 应用和智能体的 Python 框架，为模型、向量库、工具提供了统一接口。你可以把模型当成发动机，数据库当油箱，工具当外设，LangChain 就是那套标准螺栓。换模型只是改一行字符串，不用重写整个应用。

LangChain 安装步骤与第一个示例 🚀

想读源码就先克隆仓库；在自己的项目里加依赖，一行命令就够（用 pip install langchain 也一样）。

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain cd langchain # 在自己的项目里： uv add langchain

装好之后，4 行代码就能让模型跑起来：

from langchain.chat_models import init_chat_model model = init_chat_model("openai:gpt-4o-mini") result = model.invoke("用一句话说清 RAG 和微调的区别") print(result.content)

运行后你会在控制台看到模型的回复，这就是你的第一个 LangChain 应用。init_chat_model 这个统一入口，让切换 Anthropic 或本地 Ollama 模型只需换一个字符串。

LangChain RAG 知识库问答怎么做

输入是你公司的流程文档、FAQ 等内部材料。它的处理路径：先用文本切分器把文档切成小块（源码在 libs/text-splitters/），再转成向量存进向量库；用户提问时先检索最相关的块，塞进提示词让模型基于这些内容作答。输出是带出处、能回答"依据哪段文档"的答案，而不是模型凭空编的内容。

LangChain 结构化数据提取怎么用

输入是客服工单里的一段自由文本。你先用 Pydantic 定义一个 schema（工单类别、紧急程度、联系方式），让模型按 schema 输出，output parser 自动校验每个字段。输出是可直接写入数据库的结构化记录，下游流程直接取字段用，不用再解析文本。

LangChain 搭配谁一起用

• LangGraph：智能体需要循环、重试、人工审核这类多步有状态流程时，用它做可控编排。
• LangSmith：面向 LLM 应用的 DevOps 平台，负责"提示词哪坏了、哪步慢了"的调试、评测与监控。
• Deep Agents：在 LangChain 之上构建的高层包，内置规划、子智能体和文件系统能力，适合快速搭复杂智能体。

下一步做什么

如果你是 Python 开发者，想从"会调 API"走到"能交付 LLM 应用"，这就是标准入口。下一步：先跑通上面的示例代码，再看顶层 README.md 里的 Quickstart，然后翻一遍 libs/core/langchain_core/ 里的基础抽象，再动手写正式代码。

【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain