Shadow Walker 松烟阁
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小本本系列：langchain编程框架(2)
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原文中文，约17400字，阅读约需42分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用LangChain框架基于大语言模型（LLM）开发AI应用，包括SDK封装、数据抽象和链式调用等关键概念，旨在帮助开发者构建复杂的AI逻辑并提升系统性能。LangChain遵循乐高架构思想，支持记忆管理和循环计算图，适合智能体应用开发。
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关键要点
- 本文介绍如何使用LangChain框架基于大语言模型（LLM）开发AI应用。
- LangChain框架支持SDK封装、数据抽象和链式调用等关键概念。
- LangChain遵循乐高架构思想，提升系统扩展性和性能。
- 开发者可以使用LangChain组件构建新的提示链或自定义现有模板。
- LangChain提供Prompt和OutputParser抽象，简化输入输出处理。
- 链式调用通过LangChain的表达式语言（LCEL）实现更简洁的LLM调用形式。
- LangGraph支持循环和跨多链的计算图结构，适合复杂AI应用逻辑。
- 引入Memory组件扩展AI工程的能力边界，支持短期和长期记忆管理。
- 短期记忆管理平衡精准度与性能要求，避免信息丢失。
- 长期记忆存储在自定义命名空间中，支持层次化组织和跨命名空间搜索。
- RAG（检索增强生成）结合外部知识库提高模型性能和准确度。
- AI Agent是一种自主系统，具备感知、决策和行动能力，LangChain支持Agent开发。
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延伸问答
LangChain框架的主要功能是什么？
LangChain框架用于基于大语言模型（LLM）开发AI应用，支持SDK封装、数据抽象和链式调用等功能。
如何在LangChain中实现链式调用？
链式调用通过LangChain的表达式语言（LCEL）实现，用户可以使用重载的运算符构建更简洁的LLM调用形式。
LangChain如何管理短期和长期记忆？
LangChain通过Memory组件管理短期和长期记忆，短期记忆用于单一对话中的交互记录，长期记忆则存储在自定义命名空间中，支持跨会话的信息保留。
LangChain支持哪些类型的AI应用开发？
LangChain支持智能体应用开发，能够构建复杂的AI逻辑，适用于各种AI应用场景。
LangChain的乐高架构思想是什么？
LangChain遵循乐高架构思想，通过对系统基本组件的合理抽象，降低实现复杂度并提升系统扩展性。
RAG在LangChain中的作用是什么？
RAG（检索增强生成）结合外部知识库，提高模型在问答和摘要任务中的性能和准确度。
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