LangChain 是開放原始碼的架構，可根據大型語言模型 (LLM) 打造應用程式。LLM 是針對大量資料預先訓練的大型深度學習模型，可以對使用者查詢生成回應，例如回答問題或從文本提示中建立影像。LangChain 提供工具和抽象化，藉以改善模型產生之資訊的客製化程度、準確度和關聯性。例如，開發人員可使用 LangChain 元件建立新提示鏈，或客製化現有的範本。LangChain 還包括其他元件，讓 LLM 無須重新訓練即可取得新資料。

統整了許多多多多多開源工具，如先前提到的 Milvus 或者 Qdrant 等等的 (詳細可參考這裡)，針對 LLM API 的部分 Langchain 也整合了像是對 OpenAI、AzureOpenAI、You 的支持，透過這個工具，開發者可以很輕易地使用不同的大型語言模型服務。

特點

如其名，「Chain」就是可以透過「鍊」去串接使用者的輸入、處理及輸出，所以 Langchain 也是在開發專案的一個很好的工具，由於整合了許多大型語言模型服務，所以也可以依照自己的需求很快的切換不同的服務。

Langchain 包含了不同的元件，如：

• Langchain
  Langchain 的所有基本框架，如資料儲存，文件分割，檢索等等工具
  

• LangServe
  可以快速部屬 FastAPI 的服務
  

• LangGraph
  用圖形化介面定義、執行和可視化 Langchain 的工作流
  

• LangSmith
  LangGraph 的進階版，提供完整的 Langchain 的資料流檢視，例如 RAG 的文件加載、拆分、存儲和檢索等步驟，可透過前端頁面檢視生成的過程
  

參考資料

• https://aws.amazon.com/tw/what-is/langchain/
• https://python.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
• https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/llms/
• https://github.com/langchain-ai/langgraph-example
• https://myapollo.com.tw/blog/langchain-langsmith/