爆肝整理！带你快速上手LangChain，轻松集成DeepSeek，打造自己的AI应用

还在惊叹大模型？不如用LangChain+DeepSeek亲手打造更强大的AI应用！本文从核心概念、使用方法、竞品对比到快速上手，附带简易版RAG，一文讲透，小白也能看懂。

Github：github.com/langchain-a...

你是否也曾惊叹于 DeepSeek、ChatGPT 等大语言模型（LLM）的强大能力，但又苦于不知道如何将这种能力集成到自己的应用中？你是否想构建一个能连接外部知识库的问答机器人，或者一个能自主调用工具的智能代理？

如果你的答案是"是"，那么恭喜你，这篇文章就是为你准备的！今天，我们将深入探讨一个当下最火的AI开发框架------LangChain。

它就像AI世界的"乐高"，让你能轻松地将大模型、私有数据和外部工具"拼接"在一起，创造出无限可能。

本文将带你：

✅ 理解 LangChain 是什么：它解决了什么核心问题？

✅ 掌握 LangChain 怎么用：拆解其核心组件和使用方法。

✅ 洞悉 LangChain 的优缺点：与它的竞品相比，它好在哪，又有哪些不足？

✅ 实战 LangChain 快速上手：提供一个集成 DeepSeek 的保姆级教程。

什么是 LangChain？

简单来说，LangChain 是一个开源的、用于构建大语言模型（LLM）应用的开发框架。

想象一下，大模型（比如 DeepSeek）是一个超级聪明的大脑，但它被"关"在一个盒子里。它只知道训练时学到的知识，无法获取实时信息，也无法与外部世界互动（比如查询数据库、调用API）。

LangChain 的作用就是打破这个"盒子" 。它提供了一套标准的、可扩展的接口和组件，充当了"胶水"的角色，将这个聪明的大"脑"与各种外部资源连接起来。

通过 LangChain，你可以轻松实现：

与模型交互：用标准化的方式管理和优化你对模型的指令（Prompt）。
构建应用链（Chains） ：将多个模型调用或工具使用串联起来，完成更复杂的任务。
知识库问答（RAG） ：让模型能够"阅读"你的私有文档（PDF、TXT等），并基于文档内容回答问题。
构建智能代理（Agents） ：赋予模型使用工具（如搜索引擎、计算器、API）的能力，让它像一个真正的人类助手一样自主决策和行动。

LangChain 怎么用？核心组件拆解

LangChain 的强大之处在于其模块化的设计。掌握了它的几个核心组件，你就掌握了构建AI应用的"命脉"。

① Models I/O：模型输入与输出

这是与大模型直接交互的模块。

LLMs ：这是对所有大语言模型的通用接口封装。我们这里将重点使用 DeepSeek。通过 LangChain，你可以用同样的方式调用 DeepSeek、OpenAI 等任何支持的模型。
Prompts：提示词模板。你可以创建带有变量的模板，让代码更清晰、更易于复用。

② Chains：应用链

链（Chains）是 LangChain 的核心。它允许你将多个组件（甚至是其他链）按顺序组合起来，实现更复杂的逻辑。最基础的 LLMChain 就是将 Prompt 和 LLM 组合在一起。

③ Data Connection：数据连接（RAG 的基础）

这是实现"知识库问答"的关键。如果你想让模型回答关于某份内部文档的问题，就需要用到这个模块。

Document Loaders：用于加载各种格式的数据（TXT, PDF, Web Page...）。
Text Splitters：将长文档切分成小块，以便模型处理。
Embeddings：将文本块转换为向量（数字表示），这里同样可以配置使用 DeepSeek 或其他服务提供的模型。
Vector Stores：用于存储和高效检索向量的数据库（如 FAISS, Chroma）。
Retrievers：负责根据用户问题，从向量数据库中检索最相关的文本块。

组合起来，就构成了强大的 检索增强生成（RAG） 流程：用户提问 -> 检索相关文档片段 -> 将问题和片段一起发给模型 -> 模型生成答案。

④ Agents：智能代理

这是 LangChain 最酷的功能！代理（Agents）不再遵循固定的执行链，而是让 LLM 自己"思考"需要采取什么步骤。

你可以给代理一套"工具"（Tools），比如：

Google 搜索工具：用于查询实时信息。
计算器工具：用于数学计算。
数据库查询工具：用于从你的数据库中获取数据。

代理会根据用户的问题，自主决定调用哪个工具，并根据工具返回的结果，决定下一步行动，直到最终解决问题。

竞品对比：LangChain 的优缺点

没有完美的技术，LangChain 也不例外。

特性	LangChain	LlamaIndex	Semantic Kernel (Microsoft)	直接调用API
定位	全能型AI应用开发框架	专注于RAG（知识库问答）	面向企业级、语言无关的SDK	基础模型能力
优点	功能最全面，社区庞大，集成度高，生态系统成熟，非常灵活。	在RAG领域更专注、更易用，文档清晰，对数据处理的优化更好。	微软背书，跨语言支持（C#, Python），设计思路清晰，适合企业集成。	最简单直接，完全可控，没有额外的抽象层。
缺点	抽象层次较多，有时被称为"胶水代码地狱"，学习曲线较陡峭，API变动快。	功能范围相对较窄，生态不如LangChain。	社区和生态系统相对较小，不如LangChain灵活。	所有复杂逻辑（如RAG、Agents）都需要手动实现，工作量巨大。

集成DeepSeek的实战例子

光说不练假把式！我们来构建一个简单的 "文档问答" 应用，它将读取一段文本，并能根据文本内容回答你的问题。

第一步：环境准备

首先，确保你安装了必要的库。

bash 复制代码

pip install langchain langchain_community langchain-deepseek faiss-cpu sentence_transformers

langchain, langchain_community: LangChain 核心库和社区库。
langchain-deepseek: DeepSeek 相关的 SDK。
faiss-cpu: 一个高效的向量检索引擎（cpu版对普通电脑友好）。
sentence_transformers 是一个基于 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 的 Python 库，专注于将句子、段落或文本转换为向量表示（嵌入）

第二步：设置你的 API Key

你需要从 DeepSeek 官网获取你的 API Key，并将其设置为环境变量。这是最安全、最推荐的做法。

bash 复制代码

# 临时设置环境变量
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

第三步：编写你的第一个 LangChain 应用

下面的代码将实现一个完整的 RAG 流程：

加载文本 -> 文本切分 -> 创建向量索引 -> 提问 -> 检索 -> 生成答案

python 复制代码

import os

from langchain_deepseek.chat_models import ChatDeepSeek
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.chains import RetrievalQA

# --- 1. 准备你的知识库 ---
# 假设这是你的一份内部文档内容
knowledge_text = """
当"运动无限"的激情遇上"气象万千"的成都，一场属于世界的体育盛宴即将到来。
作为2025年第12届世界运动会的官方移动应用，"世运通"（Chengdu2025）于近日全新上线，这座城市的热情与世运赛事的精彩，都将浓缩在这一方小小的屏幕里，为全球用户铺就一条通往成都世运会的便捷之路。
作为赛会官方移动服务应用平台，世运通以运动员为中心、以赛事为核心，为赛会的组织和运行提供一体化移动整合服务，集成了**门票预订、新闻资讯、世运指南**等20余项功能。
"""

# --- 2. 文本处理与向量化 ---
# a. 切分文本
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
texts = text_splitter.split_text(knowledge_text)

# b. 初始化 DeepSeek 的 Embeddings 模型，提示模型不存在时使用一下命令安装：
# pip install huggingface-hub
# huggingface-cli download sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 --local-dir ./weight/all-MiniLM-L6-v2
# 也可以直接使用该链接下载后将其拷贝到 weight 目录 https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="./weight/all-MiniLM-L6-v2")

# c. 创建向量数据库 (FAISS)
# 这会把文本块转换成向量并存入索引，以便快速检索
docsearch = FAISS.from_texts(texts, embeddings)

# --- 3. 初始化 DeepSeek LLM ---
llm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat")

# --- 4. 创建 RetrievalQA 链 ---
# 这是 LangChain 内置的标准问答链
# 它会自动处理 "检索->提问" 的整个流程
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff", # "stuff" 是最简单的链类型，会把所有检索到的文本塞给模型
    retriever=docsearch.as_retriever() # 使用我们创建的向量数据库作为检索器
)

# --- 5. 开始提问！ ---
query1 = "成都世运会用什么APP好？"
result1 = qa_chain.invoke({"query": query1})
print(f"问题: {query1}")
print(f"答案: {result1['result']}\n")

运行结果如下：

txt 复制代码

问题: 成都世运会用什么APP好？
答案: 推荐使用"世运通"（Chengdu2025）APP，这是2025年第12届成都世界运动会的官方移动应用。它集成了门票预订、新闻资讯、赛事指南等20余项功能，是获取赛事信息和服务的权威平台。

看！即使模型在训练时不知道这些信息，但通过我们提供的 knowledge_text，它也能准确地回答问题了！这就是 LangChain + RAG 的魔力。

总结

LangChain 毫无疑问是当前LLM应用开发领域的"头号玩家"。它通过强大的抽象和丰富的功能，极大地降低了开发门槛，让开发者能更专注于应用的创意和逻辑，而不是繁琐的底层实现。

虽然它有一定的学习曲线，但一旦你掌握了它的核心思想，就仿佛拥有了开启AI应用新世界大门的钥匙。

希望今天这篇文章能成为你 LangChain 之旅的坚实起点。不要犹豫，现在就动手，结合 DeepSeek 的强大模型能力，去创造属于你自己的 AI 应用吧！