本教程介绍LangChain中PromptTemplate和结构化输出的用法。通过ChatPromptTemplate管理提示词模板，使用LCEL管道组合流程，并用PydanticOutputParser将模型输出解析为Python对象。文章包含代码示例、运行方法和常见问题，帮助读者掌握提示词模板化及结构化数据提取技巧。
LCEL（LangChain表达语言）通过检索器、提示模板、LLM和输出解析器四个关键组件，像乐高积木一样构建AI管道。它支持用户灵活组合和优化，生成高效的RAG系统，简化模块化AI应用程序的创建，提高答案的准确性和效率。
在大型语言模型应用开发中，LCEL和AgentExecutor存在线性流程、复杂状态管理和工具集成不直观等局限。为此，文章提出了基于图和状态机的新框架LangGraph，以实现更灵活的LLM应用。
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