学会大模型应用开发：LangChain核心模块简介

LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLM）应用的开源框架，其核心模块包括 ​Model、Memory、Chain、Retriever​ 和 ​Agent

Model（模型模块）

1.作用：
Model 是 LangChain 的核心组件，负责与多种大语言模型（如 OpenAI GPT、百度文心一言等）交互，提供统一的接口调用。它支持文本生成、对话模型和文本嵌入三类模型，例如：

• LLM：处理文本输入输出（如生成文章）；
• Chat Model：管理结构化对话（如聊天机器人）；
• Embedding Model：将文本转换为向量（用于检索）。

2.使用场景：
需要调用不同模型完成文本生成（如写诗）、问答（如客服回复）、或嵌入生成（如相似性搜索）的任务。

Memory（记忆模块）

1.作用：
Memory 模块用于存储对话历史或任务上下文，解决模型的无状态性问题。例如：

• ConversationBufferMemory：保存完整对话记录；
• ConversationSummaryMemory：存储摘要以节省 token。

2.使用场景：
适用于需连续上下文的场景，如聊天机器人（记忆用户偏好）、多轮任务处理（如预订流程）。

Chain（链模块）

​作用：
Chain 将多个组件串联成工作流，例如：

• ​LLMChain：组合提示模板与模型调用；
• ​SequentialChain：多步骤任务（如先检索文档再生成摘要）。

​使用场景：
复杂任务的自动化处理，如数据预处理→模型推理→结果解析（如文档问答系统、自动化报告生成）。

​Retriever（检索模块）​

​作用：
Retriever 负责从外部数据源（如数据库、文档）检索相关信息，常与向量数据库（如 Chroma、FAISS）结合，支持语义搜索。

​使用场景：

• 检索增强生成（RAG）应用，例如：
• 知识库问答（从文档中提取答案）；
• 长文档摘要（检索关键段落）。

5. ​Agent（代理模块）​

​作用：
Agent 通过 LLM 动态决策调用工具（如 API、数据库），形成“思考→执行→反馈”循环。例如：

• ​ZeroShotAgent：无需预训练示例，直接根据提示选择工具；
• ​自定义代理：集成特定领域工具（如天气查询 API）。

​使用场景：
需灵活交互的任务，如智能客服（调用搜索工具+生成回答）、自动化办公（邮件发送+日程管理）。

(未完。。。)