LangChain - 蜜蜂导航

LangChain 是一个开源的大模型应用开发框架，核心是把 LLM 与外部数据、工具、记忆、流程串起来，快速做复杂 AI 应用。

一句话定位

LLM 的 “连接器 + 编排器”：不替代大模型，而是帮它连外部世界、做复杂任务。

核心能力（极简版）

统一模型接口：一套代码兼容 GPT、Claude、开源 LLM 等。
提示词（Prompt）管理：模板化、动态生成提示。
链（Chain）：把 “提示→LLM→解析→输出” 等步骤串成流水线。
数据接入（RAG）：读文档 / 数据库 / API，让模型用外部知识回答。
记忆（Memory）：记住多轮对话上下文。
代理（Agent）：让模型自主选工具（搜索、计算器、API）、规划步骤。

典型用途

知识库问答、文档分析
智能客服 / 聊天机器人
自主决策的 AI 助手

一句话记：LangChain = 让大模型 “会联网、会查资料、会用工具、会记对话” 的开发框架。

能跑、极简、最新版 LangChain 示例（Python），一步到位。

1. 安装

pip install langchain langchain-openai python-dotenv

2. 最简可用代码（对话 + 记忆）

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chains import ConversationChain

# 加载环境变量（把你的 API Key 放 .env 文件里）
load_dotenv()

# 1. 初始化大模型
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo",
    temperature=0
)

# 2. 加记忆（记住上下文）
memory = ConversationBufferMemory()

# 3. 做成对话链
conversation = ConversationChain(
    llm=llm,
    memory=memory,
    verbose=False
)

# 4. 开始对话
print(conversation.predict(input="你好，我叫小明"))
print(conversation.predict(input="我刚才说我叫什么？"))

3. 如果你用国内模型（通义千问 / 文心一言 / 豆包）

from langchain_community.llms import Tongyi
# 或 Wenxin、Doubao 等

llm = Tongyi(
    api_key="你的key",
    model="qwen-turbo"
)

数据统计

数据评估

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