Langchain（一）介绍及第一个例子

LangChain介绍

官⽹地址：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html

是⼀个⽤于开发由⼤语⾔模型LLM提供⽀持的应⽤程序的框架，简单来说，就是⼀个⽤LLM快速构建本地应⽤的框架。

旨在帮助开发者使用大型语言模型（LLMs）和聊天模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，以简化创建由这些模型支持的应用程序的过程。LangChain 的核心概念包括组件（Components）、链（Chains）、模型输入 / 输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、内存（Memory）和代理（Agents）等。

https://docs.langchain.com.cn/docs/ 中文文档

2025 年 10 月份，LangChain 框架推出了 1.0 版本，这是一个重要的更新，带来了许多新功能和改进。这次，就跟大家一起，快速体验下 LangChain1.0 的新功能。也更深刻的理解下 LangChain 作为最成熟的 AI 应用框架，是如何将大模型改造成一个功能强大的 AI 应用的。

LangChain 框架最早于 2022 年 10 月由 Harrison Chase 推出。那时候 ChatGPT 都还没有正式发布。由此可见他的经典之处。作为目前最成熟的 AI 应用框架，LangChain 也随着大模型的火爆，快速升级发展起来。而从持续多年的 0.x 版本，升级到 1.x 大版本，也意味着 LangChain 框架的重要性进一步提升。官网明确提到，1.x 版本已经升级为产品级，并将持续提供长期支持。在 1.0 版本中，LangChain 的整个体系也有了一定的调整。整体分为 LangChain、LangGraph、DeepAgents 和 LangSmith 四个模块。他们的关系如下：

首次使用

安装依赖包

pip install -U langchain

pip install langchain_community

pip install -U langchain-openai

pip install -U langgraph

大模型调用实例

阿里百炼平台设置API_KEY

大模型服务平台百炼 - 大模型应用构建 - 阿里云 (aliyun.com)

右上角大模型服务平台-》点右上角的设置左边API-KEY ，设置连接秘钥

建立.env文件

复制代码

设置 DASHSCOPE_API_KEY=******,*为刚才申请的API_KEY

抵用大模型代码如下所示

复制代码

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import SecretStr
load_dotenv()
llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model="qwen-plus",
    api_key=SecretStr(os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]),
)
# 直接调用大模型
response = llm.invoke("中国的首都在哪里")
print(response)
print("="*50)
print(response.content)