LangChain怎么入门 LangChain开发大模型应用基础搭建流程【教程】

如果您希望快速开始使用LangChain构建大模型应用，但尚未配置基础开发环境或理解核心组件关系，则可能是由于缺少对初始化流程和关键依赖的系统性认知。以下是完成LangChain基础搭建的步骤：

一、安装LangChain及必要依赖

LangChain本身不包含大语言模型运行时，需配合LLM提供商SDK（如OpenAI、Ollama）与向量数据库（如Chroma）协同工作。安装时需确保Python环境满足最低版本要求，并分离生产与开发依赖。

1、创建独立虚拟环境并激活：python -m venv langchain_env && source langchain_env/bin/activate（Linux/macOS）或 langchain_env\Scripts\activate（Windows）。

2、安装LangChain核心包：pip install langchain

3、按选用模型后端安装对应SDK：pip install openai 或 pip install ollama 或 pip install huggingface-hub

4、安装常用工具链与向量存储支持：pip install langchain-community chromadb tiktoken

二、配置模型访问凭证与连接参数

LangChain通过统一接口调用不同LLM，但需提前注入认证信息与服务地址。凭证未正确加载将导致初始化失败或返回空响应，且部分参数（如temperature、max_tokens）需在构造LLM实例时显式声明。

1、设置环境变量（推荐）：export OPENAI_API_KEY="sk-..."（Linux/macOS）或 set OPENAI_API_KEY=sk-...（Windows）。

2、在代码中加载API密钥：import osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "您的实际OpenAI密钥"

3、初始化LLM对象并验证连接：from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.2)llm.invoke("你好")

三、构建首个链式调用（Chain）

Chain是LangChain的核心抽象，用于串联提示模板、模型调用与输出解析。最简链由PromptTemplate与LLM组合而成，无需额外工具或记忆模块即可完成基础问答流程。

1、定义结构化提示模板：from langchain_core.prompts import PromptTemplatetemplate = "你是一个助手，请用中文回答以下问题：{question}"prompt = PromptTemplate.from_template(template)

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文章来源：http://www.jingmeijuzi.com/2025/1217/142.shtml