🦜⛓️ LangChain 完全学习手册：看完就能上手

本文基于 LangChain v1.x，包含 LCEL、RAG、Agent 等核心内容，代码均可直接运行。适合有 Python 基础、想动手做 AI 应用的开发者。

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目录

• 一、LangChain 是什么
• 二、环境安装与配置
• 三、六大核心概念详解
• 四、RAG 实战：让 AI 回答你的私有文档
• 五、Agent：让 AI 自主使用工具
• 六、生产环境最佳实践
• 七、完整项目：智能客服系统
• 八、速查手册

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一、LangChain 是什么

1.1 它解决的问题

在 LangChain 出现之前，做一个 AI 应用需要手写大量基础代码：

• 每接一个 LLM（OpenAI、Anthropic、Google…），都要单独写对接逻辑
• 对话历史要自己拼，每次都要手动处理上下文
• Prompt 写死在代码里，根本没法复用
• 想让 AI 调工具、查数据库？从零实现调度逻辑
• RAG 完整流程要写几百行胶水代码

结果 80% 时间在搞基础设施，真正的 AI 逻辑只占 20%。

LangChain 把这些通用模式全都抽象成了可复用的组件，你只需要关心自己的业务逻辑。

1.2 核心能力一览

功能	解决的问题
统一模型接口	换 GPT-4、Claude、Gemini、本地 Llama，只改一行配置
Prompt 模板系统	像写函数一样写 Prompt，支持变量、Few-shot
链式调用（LCEL）	用 | 管道符串联组件，清晰可读
内置记忆管理	自动管理对话历史，多种策略开箱即用
RAG 全套工具	文档加载、切割、向量化、检索一条龙
Agent 框架	让 AI 自主调用工具、搜索、执行代码

类比一下：LangChain 之于 AI 开发，就像 Django 之于 Web 开发——不是语言，是让你更快出活儿的框架。

1.3 LangChain 生态

现在 LangChain 已经是个完整生态，三个主要产品：

产品	定位	什么时候用
🦜 LangChain	核心框架	快速构建 LLM 应用、RAG、简单 Agent
🕸 LangGraph	Agent 编排引擎	复杂多步骤 Agent、状态机工作流
🔭 LangSmith	调试与监控	线上 Trace 记录、质量评估

本文专注核心框架，LangGraph 和 LangSmith 单独成文。

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二、环境安装与配置

2.1 安装

LangChain 是模块化的，按需安装：

bash

# 核心框架（必装）

pip install langchain

# 按你用的模型选一个

pip install langchain-openai # GPT 系列

pip install langchain-anthropic # Claude 系列

pip install langchain-google-genai # Gemini 系列

pip install langchain-ollama # 本地模型

# RAG 相关

pip install langchain-community # 社区扩展，含大量文档加载器

pip install chromadb # 本地向量数据库

# 环境变量

pip install python-dotenv

2.2 配置 API Key

项目根目录建一个 .env 文件：

ini

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx

记得把 .env 加进 .gitignore，别把 Key 传上去。

代码里加载：

csharp

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

2.3 跑通第一个程序

python

from dotenv import load_dotenv

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.messages import HumanMessage

load_dotenv()

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.7)

response = llm.invoke([HumanMessage(content="用一句话解释什么是 LangChain")])

print(response.content)

看到 AI 回复就说明环境 OK 了。

想换 Claude？只需改两行，其他完全不动：

ini

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

llm = ChatAnthropic(model="claude-opus-4-5")

# 后面代码一模一样

这就是统一接口的价值。

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三、六大核心概念详解

3.1 模型（Models）

现在用的几乎都是 ChatModel，接受消息列表，返回 AI 消息。

ini

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

from langchain_ollama import ChatOllama

gpt = ChatOpenAI(

model="gpt-4o-mini",

temperature=0.7, # 0=确定，1=有创意

max_tokens=1000,

)

claude = ChatAnthropic(model="claude-opus-4-5", temperature=0)

# 本地模型（需要先装并运行 Ollama）

local = ChatOllama(model="llama3.2")

# 三个用法完全一样

result = gpt.invoke("你好")

print(result.content) # .content 拿到文本

3.2 Prompt 模板

别把 Prompt 写死在字符串里，用模板：

makefile

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

("system", "你是一名专业的 {language} 开发专家。"),

("human", "请解释 {topic} 的概念，并给出代码示例。"),

])

# 填充变量

messages = prompt.invoke({

"language": "Python",

"topic": "装饰器",

})

response = llm.invoke(messages)

print(response.content)

好处很直接：变量可以动态传入，Prompt 可以复用，单测也好写。

3.3 LCEL 链式调用（重点）

LCEL（LangChain Expression Language）是最核心的设计，用 | 管道符把组件串起来：

ini

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请用中文简洁介绍：{topic}")

parser = StrOutputParser() # 把 AIMessage 转成纯字符串

# 组合成链：输入 → Prompt → LLM → 解析

chain = prompt | llm | parser

# 单次调用

result = chain.invoke({"topic": "量子计算"})

# 批量处理

results = chain.batch([

{"topic": "机器学习"},

{"topic": "深度学习"},

{"topic": "强化学习"},

])

# 流式输出（打字机效果）

for chunk in chain.stream({"topic": "神经网络"}):

print(chunk, end="", flush=True)

链中每个组件都有 invoke / batch / stream 方法，可以自由组合。

3.4 输出解析器

AI 默认输出文本，解析器把它转成 Python 对象：

python

from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 定义你想要的结构

class MovieReview(BaseModel):

title: str = Field(description="电影名")

score: int = Field(description="评分 1-10")

summary: str = Field(description="一句话评价")

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=MovieReview)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

("system", "你是影评专家。请按要求格式输出。\n{format_instructions}"),

("human", "评价电影：{movie}"),

])

chain = prompt | llm | parser

review = chain.invoke({

"movie": "星际穿越",

"format_instructions": parser.get_format_instructions()

})

print(review.title) # 星际穿越

print(review.score) # 9（整数，不是字符串）

print(review.summary) # 震撼人心的科幻巨作...

3.5 记忆（Memory）

默认每次 invoke() 是独立的，AI 不记得上文。加记忆的最简单方式是手动维护历史列表：

ini

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

("system", "你是一个友好的 AI 助手。"),

MessagesPlaceholder(variable_name="history"), # 历史消息插入点

("human", "{input}"),

])

chain = prompt | llm

history = []

def chat(user_input):

response = chain.invoke({"input": user_input, "history": history})

history.append(HumanMessage(content=user_input))

history.append(AIMessage(content=response.content))

return response.content

print(chat("我叫小明")) # 你好，小明！...

print(chat("你还记得我叫什么？")) # 当然，你叫小明！

3.6 检索器（Retrievers）

RAG 的核心组件，根据问题找相关文档：

ini

from langchain_community.vectorstores import Chroma

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

from langchain_core.documents import Document

docs = [

Document(page_content="LangChain 是构建 AI 应用的框架"),

Document(page_content="LCEL 使用 | 管道符组合组件"),

Document(page_content="向量数据库存储文本的数学表示"),

]

# 自动向量化并存入数据库

vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())

retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

# 语义检索

results = retriever.invoke("什么是管道符？")

for doc in results:

print(doc.page_content)

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四、RAG 实战：让 AI 回答你的私有文档

4.1 RAG 是什么

RAG（Retrieval-Augmented Generation）解决的问题：让 AI 回答训练数据之外的内容，比如公司内部文档、最新资料、私人笔记。

流程分两个阶段：

离线索引（只做一次）：文档 → 切块 → 向量化 → 存数据库

在线查询（每次问答）：用户提问 → 检索相关块 → 连同问题传给 LLM → 得到答案

4.2 完整实现

python

from dotenv import load_dotenv

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

from langchain_community.vectorstores import Chroma

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

from langchain_core.documents import Document

load_dotenv()

# 1. 准备文档（实际场景换成 PyPDFLoader 加载 PDF）

documents = [

Document(page_content="""

公司假期政策：

- 年假：入职满一年后 10 天，每加一年 +1 天，最多 15 天

- 病假：每年 10 天，需提供医院证明

- 婚假：3 天（提前 2 周申请）

- 产假：女员工 128 天，男员工陪产假 15 天

""", metadata={"source": "hr_policy.txt"}),

Document(page_content="""

报销流程：

1. 保存所有发票原件

2. 在 OA 系统填写报销申请

3. 直属上级审批（500 元以上需总监审批）

4. 财务审核，5 个工作日内打款

报销上限：差旅费单次最高 5000 元

""", metadata={"source": "expense_policy.txt"}),

]

# 2. 切割文档

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(

chunk_size=500, # 每块最多 500 字符

chunk_overlap=50, # 块间重叠 50 字符，防止语义断裂

)

chunks = splitter.split_documents(documents)

# 3. 向量化并存入数据库

vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())

retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})

# 4. 构建 RAG Chain

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

("system", """你是公司的 HR 助手，只根据提供的文档回答问题。

如果文档中没有相关信息，直接说「文档中未找到相关信息」，不要编造。

参考文档：

{context}"""),

("human", "{question}"),

])

def format_docs(docs):

return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

rag_chain = (

{"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}

| prompt

| llm

| StrOutputParser()

)

# 5. 问问题

questions = [

"入职满两年有几天年假？",

"报销超过多少需要总监审批？",

"公司有没有年终奖？", # 文档里没有的

]

for q in questions:

print(f"\n问：{q}")

print(f"答：{rag_chain.invoke(q)}")

4.3 常用文档加载器

加载器	用途
PyPDFLoader	PDF 文件（需 pip install pypdf）
WebBaseLoader	网页内容
TextLoader	纯文本 .txt
CSVLoader	CSV 数据文件
DirectoryLoader	批量加载整个文件夹
UnstructuredWordDocumentLoader	Word 文档
GitLoader	Git 仓库代码文件

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五、Agent：让 AI 自主使用工具

5.1 Chain vs Agent

Chain 的执行路径是固定的（A → B → C）。

Agent 不同，它让 LLM 自己决定下一步做什么：要不要调工具、调哪个、拿到结果后怎么处理，一直循环到得出最终答案。

典型的 ReAct 循环：接收问题 → 思考 → 行动（调工具）→ 观察结果 → 继续思考…

5.2 创建带工具的 Agent

python

from dotenv import load_dotenv

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_core.tools import tool

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor

load_dotenv()

# 定义工具，docstring 是关键——AI 靠它决定用哪个工具

@tool

def get_weather(city: str) -> str:

"""获取指定城市的当前天气。参数：city（城市名，如'北京'）"""

data = {

"北京": "晴天，25°C，湿度 40%",

"上海": "多云，28°C，湿度 65%",

"广州": "小雨，30°C，湿度 85%",

}

return data.get(city, f"{city} 暂无数据")

@tool

def calculate(expression: str) -> str:

"""计算数学表达式。参数：expression（如 '2+3*4'）"""

try:

return f"{expression} = {eval(expression)}"

except Exception as e:

return f"计算出错：{e}"

# 创建 Agent

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)

tools = [get_weather, calculate]

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

("system", "你是一个有用的助手，可以使用工具帮助用户。"),

("human", "{input}"),

MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"), # Agent 思考过程

])

agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

agent_executor = AgentExecutor(

agent=agent,

tools=tools,

verbose=True, # 打印中间过程，调试用

max_iterations=5,

)

result = agent_executor.invoke({

"input": "北京今天天气如何？另外 15 × 23 + 7 等于多少？"

})

print(result["output"])

# Agent 会自动决定调两个工具，然后综合回答

5.3 内置工具

不用自己造轮子，LangChain 有大量现成工具：

工具	功能
DuckDuckGoSearchRun	免费网络搜索，无需 Key
TavilySearchResults	高质量网络搜索（需 Tavily Key）
WikipediaQueryRun	查询维基百科
PythonREPLTool	执行 Python 代码
RequestsGetTool	发起 HTTP 请求
SQLDatabaseTool	查询 SQL 数据库

python

from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun

search = DuckDuckGoSearchRun()

print(search.invoke("LangChain 最新版本"))

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六、生产环境最佳实践

6.1 容错与 Fallback

ini

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

# 主模型挂了自动切备用

primary = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

backup = ChatAnthropic(model="claude-opus-4-5")

robust_llm = primary.with_fallbacks([backup])

6.2 流式输出

python

chain = prompt | llm | StrOutputParser()

# 同步流式

for chunk in chain.stream({"question": "解释机器学习"}):

print(chunk, end="", flush=True)

# 异步（FastAPI 场景）

async def stream_response(question: str):

async for chunk in chain.astream({"question": question}):

yield chunk

6.3 向量数据库持久化

向量化有费用，做一次存磁盘，下次直接读：

ini

import os

from langchain_community.vectorstores import Chroma

PERSIST_DIR = "./chroma_db"

if not os.path.exists(PERSIST_DIR):

vectorstore = Chroma.from_documents(

documents=chunks,

embedding=OpenAIEmbeddings(),

persist_directory=PERSIST_DIR,

)

else:

# 直接从磁盘加载，无需重新向量化

vectorstore = Chroma(

persist_directory=PERSIST_DIR,

embedding_function=OpenAIEmbeddings(),

)

6.4 开启请求缓存

相同输入不重复调 API，省钱省时间：

python

from langchain.globals import set_llm_cache

from langchain.cache import SQLiteCache

set_llm_cache(SQLiteCache(database_path=".langchain.db"))

# 之后相同的请求直接走缓存

6.5 常见报错

错误	解决方法
AuthenticationError	API Key 未设置或过期，检查 .env 和 load_dotenv()
RateLimitError	请求频率过高，加 time.sleep() 或用指数退避
ContextWindowExceededError	输入 Token 太多，减小 chunk_size，或只保留最近几轮历史
OutputParserException	AI 没按格式输出，Prompt 里加更明确的格式指令
ModuleNotFoundError	缺对应的包，按报错提示 pip install

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七、完整项目：智能客服系统

综合前面所有知识，搭一个支持 RAG + 对话记忆 + 流式输出的智能客服：

python

from dotenv import load_dotenv

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

from langchain_community.vectorstores import Chroma

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage

from langchain_core.documents import Document

load_dotenv()

# 初始化知识库

product_docs = [

Document(page_content="超级充电宝 ProMax：20000mAh，65W 快充，380g，299 元，保修 1 年"),

Document(page_content="退换货：7 天无理由退货，30 天内质量问题免费换新，保留原包装"),

Document(page_content="使用注意：避免高温，不可拆卸，禁止飞机托运"),

]

chunks = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=30).split_documents(product_docs)

vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())

retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0, streaming=True)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

("system", """你是智能客服。严格基于以下文档回答，文档中没有的内容回复「请联系人工客服」。

产品文档：

{context}"""),

MessagesPlaceholder(variable_name="history"),

("human", "{question}"),

])

chat_history = []

rag_chain = (

{

"context": retriever | (lambda docs: "\n".join(d.page_content for d in docs)),

"question": RunnablePassthrough(),

"history": lambda _: chat_history,

}

| prompt | llm | StrOutputParser()

)

# 对话循环

print("智能客服已启动（输入 quit 退出）")

while True:

user_input = input("\n你：").strip()

if user_input.lower() == "quit":

break

print("客服：", end="")

full_response = ""

for chunk in rag_chain.stream(user_input):

print(chunk, end="", flush=True)

full_response += chunk

print()

chat_history.append(HumanMessage(content=user_input))

chat_history.append(AIMessage(content=full_response))

# 只保留最近 6 轮，防止 Token 超限

if len(chat_history) > 12:

chat_history = chat_history[-12:]

这个项目可以继续扩展：

• 把知识库换成真实 PDF（PyPDFLoader）
• Chroma 换成云端向量库（Pinecone / Weaviate）
• 包成 FastAPI 接口对外提供服务
• 接 LangSmith 监控线上效果

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八、速查手册

常用 Import

python

# 模型

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

from langchain_ollama import ChatOllama

# Prompt

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

# 输出解析

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser

from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser

# 消息

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, SystemMessage

# Runnables

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableLambda

# 文档处理

from langchain_core.documents import Document

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 向量库

from langchain_community.vectorstores import Chroma, FAISS

# 文档加载器

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader, WebBaseLoader, TextLoader

# Agent

from langchain_core.tools import tool

from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor

模型参数

参数	说明
temperature	0~2，越低越确定，越高越有创意。问答用 0，写作用 0.7+
max_tokens	最大输出 Token 数
model	模型名，如 gpt-4o-mini / claude-opus-4-5
streaming	True 开启流式输出
timeout	请求超时秒数
max_retries	自动重试次数，默认 2

TextSplitter 参数

参数	说明
chunk_size	每块最大字符数，Q&A 场景 500-1000
chunk_overlap	块间重叠字符，建议 chunk_size 的 10%
separators	切割优先级，默认 ['\n\n', '\n', ' ', '']

推荐学习路径

• Week 1：读完本文 → 跑通所有示例 → 独立实现简单 RAG
• Week 2：实现带记忆的对话 → 自定义工具 → 第一个 Agent
• Week 3：深入 LangGraph（复杂 Agent）→ 接入 LangSmith
• Week 4：完整项目 → 部署 API（FastAPI + LangServe）

原文链接：https://juejin.cn/post/7618949119742132251