实用指南：LangChain实战（一）：开篇 - 大模型应用开发的新范式

本文是《LangChain实战课》系列的开篇之作，将带你认识这个革命性框架如何改变我们构建大模型应用的方式。

引言：大模型应用的开发困境

2023年的大模型技术浪潮席卷全球，开发者们兴奋地探索着LLM（大语言模型）的各种可能性。然而，当我们试图构建真正的生产级应用时，很快就会发现单纯调用API是远远不够的。

想象一下这样的场景：你需要制作一个能够回答特定领域困难的智能助手。你可能会面临：

• 如何让模型访问最新的、非训练内容期间的知识？
• 如何连接企业内部的数据库和文档？
• 如何保持对话的上下文和记忆？
• 如何让模型执行具体操作，比如查询数据库或调用API？

这些正是LangChain被创造出来要解决的障碍。

什么是LangChain？

LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它不仅仅是一个库，更是一个完整的生态系统，允许开发者将LLM与外部数据源和计算资源连接起来，构建真正强大且实用的应用。

方便来说，LangChain是大模型应用的"操作系统"，它提供了一套标准化的接口和组件，让开发者能够像搭积木一样构建艰难的LLM应用。

为什么得LangChain？

1. 克服LLM的固有局限性

大语言模型虽然强大，但也有着明显的局限性：

• 知识截止日期固定，无法获取最新信息
• 可能产生"幻觉"，提供不准确的答