介绍
产品概览
什么是LangChain？
LangChain是一套全面支持大语言模型应用开发的框架，旨在让构建AI应用变得更简单高效。它提供一系列可复用的模块化组件，包括支持多步骤任务的工作流链、能动态响应决策的智能体（Agent）、维持对话连续性的记忆系统，以及广泛的外部数据与API接入能力。LangChain使开发者能够轻松构建具备情境感知与逻辑推理的AI应用，有效连接大语言模型与真实业务数据。结合LangGraph可实现高扩展的智能体协调，配合LangSmith提供全周期监控与评估机制，覆盖从原型验证到企业级部署的全流程，适合不同规模团队使用。
主要功能
动态智能体（Agent）
借助智能体机制，系统可根据用户请求与工具资源自主规划操作步骤，实现灵活自适应的任务处理。
上下文记忆模块
内置记忆管理功能，能够跨交互保存和调用历史信息，显著增强AI应答的相关性与对话连贯度。
可组合工作流链
通过灵活组合LLM调用、提示模板及外部工具，构建可复用、多层次的复杂AI业务流程。
丰富集成能力
支持广泛连接主流LLM服务、向量数据库、API接口及外部数据源，拓展AI应用的数据处理与功能边界。
LangGraph大规模编排
基于LangGraph实现高容错、可扩展的多智能体工作流设计，支持人工干预与多代理协同机制。
LangSmith可观测性与评估
提供生产环境下的全链路监控、问题诊断与效果评估工具，持续优化智能体性能与输出质量。
使用场景
企业级AI助手：开发能够集成内部系统与数据的AI助手，实现自动化流程、报告生成与业务决策支持。
客户支持自动化：构建可维持上下文、自动分类问题并生成个性化回复的智能客服系统，提升服务效率。
数据分析与检索：搭建检索增强生成（RAG）系统，结合向量搜索与LLM技术，基于企业内源数据回答复杂问题。
医疗运营优化：自动化排班、病历管理等日常行政任务，提升医疗机构运作效率与服务质量。
AI应用开发：通过标准化组件和工具链，加速大语言模型应用的开发、测试与上线，推动生产级应用落地。
