LangChain框架

核心目标：简化的将 LLM 、知识库、外部工具 和计算资源连接起来，构建基于大语言模型（LLM）的更强大、更灵活的应用。

你可以把它想象成一个"胶水"和"工具箱"。

通过链 串联步骤、用代理 实现决策、靠记忆 维持对话、借外部工具 扩展能力、以标准化的接口兼容多平台。让开发者快速构建复杂应用。

一、核心功能

1、连接知识库：将非结构化数据（如文档、网页）转换为向量索引，实现语义搜索（如 FAISS、Chroma 向量数据库）。

2、模型连接：支持 OpenAI、Hugging Face、Azure 等多厂商 LLM，统一调用接口。

3、检索+生成：检索文档内容+调用LLM生成回答，实现智能问答。

4、历史对话管理：能基于历史对话上下文生成连贯回复。

5、工具调用：如查询天气、发送邮件（调用外部 API）。

6、链（Chains）：将多个 LLM 调用、组件或工具调用串联，流程编排，多个任务步骤链式调用，形成工作流（如 "检索→摘要→问答"）。

7、代理（Agents）：允许 LLM 根据输入自主决定调用哪些工具（如搜索引擎、计算器）和执行任务。

二、核心概念

1、链 Chains （串联 LLM 与任务步骤）

• 核心抽象：将多个组件（模型调用、数据检索、代码执行、其他工具调用）按特定顺序组合起来完成一个复杂任务。

• 提供预构建链（如常见的QA问答链），也支持自定义链。

• 例如：用户提问 -> 检索相关文档 -> 将文档和问题组合成提示词 -> 发送给 LLM -> 返回答案。

2、代理 Agents （让 LLM 自主决策与工具调用）

• 更高级的抽象，让 LLM 能够主动决定使用哪些工具（如搜索引擎、计算器、数据库、API）以及按什么顺序使用，来解决问题。

• LLM 充当"大脑"，根据用户输入和当前状态推理需要执行的动作（Action），调用工具（Tool），观察结果（Observation），并循环直至得出最终答案。

• 实现动态决策能力（如"帮我查一下最近的新闻，然后总结一下"）。

3、记忆 Memory （管理对话上下文与历史）

• 存储历史会话：为链或代理提供短期或长期的"记忆"能力，使其能在对话或多次交互中记住上下文（如之前的对话历史、中间结果）。

• 支持简单的内存（记住最近几条消息）和更复杂的持久化内存。

4、工具集成 Tools （连接外部系统与能力）

• 核心功能之一：使 LLM 能够访问外部数据源（如你自己的文档、数据库、API）。

• 包含文档加载器、文本分割器、向量数据库集成（如 Chroma, Pinecone, FAISS, Milvus）和检索器。

• 实现"基于你提供的文档回答问题"的功能。

5、标准化组件 （统一接口与跨平台兼容）

• 提供与各种 LLM 供应商（OpenAI, Anthropic, Hugging Face 等）交互的统一接口。

• 简化了提示词（Prompt）的模板化、管理和优化。

• 处理模型的输入输出。

适用于：

需要整合外部数据、工具或 实现多步骤逻辑 的场景（如 RAG 系统、智能工作流）；复杂应用（需记忆、检索、工具调用）等场景使用。

劣势：

学习门槛高；由于组件间的层层封装，复杂的链或 Agent 可能引入额外的性能开销（如多次 LLM 调用、冗余的数据处理），在高并发场景下需要额外优化，否则可能出现响应延迟；简单场景可能得不偿失，简单应用可直接调用 LLM API。

和LlamaIndex对比：

• LangChain ：通用的 LLM 应用开发框架，目标是提供一套 "乐高积木"，帮助开发者快速拼接出复杂的 LLM 应用工作流。它不局限于某一特定场景（如 RAG），而是覆盖从 "数据输入→模型调用→逻辑处理→输出交互" 的全流程。
• LlamaIndex ：专注于 "数据与 LLM 连接" 的工具，核心目标是解决 "LLM 如何高效理解和使用私有数据（如文档、数据库）" 的问题，本质是为 RAG 场景提供 "数据处理→索引构建→智能查询" 的完整解决方案。

1、优先选 LlamaIndex 的场景

• 核心需求是 RAG：如果你的应用本质是 "让 LLM 基于私有文档回答问题"（如企业知识库、文档问答机器人），且需要处理复杂文档（如长文档、多格式文档、嵌套结构），LlamaIndex 是更优选择。它的索引优化和查询策略能显著提升回答的准确性（如减少 "幻觉"、提高相关性）。
• 追求 "开箱即用"：如果你希望快速搭建 RAG 原型，不想手动设计数据处理流程（如文档分割、索引构建），LlamaIndex 的默认流程能节省大量时间（几行代码即可完成从文档到查询的全流程）。

2. 优先选 LangChain 的场景

• 需要构建复杂多步骤应用：如果你的应用涉及多轮逻辑（如 "用户提问→调用工具查询实时数据→结合私有文档→生成回答"）、需要 Agent 自主决策（如自动判断是否需要调用工具），或需要记忆功能（如记住对话历史），LangChain 的 "链""代理""记忆" 组件能更高效地实现这些逻辑。
• 应用场景不限于 RAG：如果你的应用包含非 RAG 模块（如纯对话机器人、代码生成工具、多模态处理），LangChain 的通用性可以避免你为不同模块引入多个工具。
• 需要高度自定义：如果你的场景需要深度定制流程（如自定义提示词模板、修改工具调用逻辑），LangChain 的模块化设计更适合灵活调整。

3、混合使用

复杂 LLM 应用会同时使用两者：

先通过 LlamaIndex 处理企业文档的数据索引和查询（发挥其 RAG 优势），

再用 LangChain 编排整体流程 ，构建一个 Agent**（如将 LlamaIndex 的查询结果接入 LangChain 的链或 Agent 中，结合工具调用、记忆等功能）**，使其既能调用 LlamaIndex 的查询接口获取文档信息，又能调用外部 API 获取实时数据，最终整合结果生成回答。

维度	LangChain	LlamaIndex
核心能力	提供 "链（Chains）""代理（Agents）""记忆（Memory）" 等组件，支持多步骤逻辑编排（如 "调用工具→处理结果→生成回答"）。	提供 "数据加载→文档解析→索引构建→查询优化" 的全链路数据处理能力，专注于让 LLM 高效访问私有数据。
数据处理	提供基础的数据加载器（Loaders）和分割器（Splitters），但不深入优化索引结构，更多是 "能用" 而非 "最优"。	深耕数据索引技术，提供多种索引类型（向量索引、树索引、列表索引等），支持复杂文档结构（如嵌套文档、表格）的解析，且内置查询优化策略（如子问题分解、多步推理）。
应用场景覆盖	覆盖 RAG、聊天机器人、智能代理（如 AutoGPT 类应用）、工具调用（如调用 API、数据库）等几乎所有 LLM 应用场景。	主要聚焦 RAG 场景，是处理 "LLM + 私有数据" 的专用工具，对非 RAG 场景（如纯对话、工具调用）支持较弱。

为什么用 LlamaIndex？

• 支持多种索引结构（如向量索引、关键词索引、树状索引、知识图谱索引）
• 多种检索策略（混合检索、子查询、多步检索、路由检索）
• 生成链路优化，减少手动拼接

使用LangChain的场景 ：

需要组合多种工具（如调用 API、数据库查询）、有其他非检索类步骤（如数据清洗、格式转换）；

三、常见的几种AgentType

1、ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION

简单工具调用（1-2 步） ，通过 "思考 - 行动 - 观察" 循环来处理任务。依赖 "工具描述"， 直接选择工具（零样本）。适用于需要多步推理和动态工具调用的通用场景，如智能助理。

2、CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION

增加了「对话记忆（Memory）」能力，支持多轮对话的。适合需要长期交互和上下文跟踪的对话任务，如客服机器人或持续性助手

3、SELF_ASK_WITH_SEARCH

复杂问题 逐步拆解多个 "中间子问题"，分步解决 的场景，并通过搜索工具获取答案。用于需要外部知识验证的问答系统、复杂的 "多步推理" 任务。