本文將聚焦于 LangChain 如何集成檢索增強生成（RAG），了解其架構、主要組件，以及與 LLM 的交互
LangChain 架構概覽
1、基礎層
這是與各類 LLM 對接的 “橋梁”。LangChain 支持多種流行的 LLM，如 OpenAI 的系列模型、Hugging Face 的眾多模型等。通過統一且抽象的接口，開發者可以輕松切換不同的 LLM，就像為應用換上不同 “大腦”，而無需對上層代碼大動干戈，保證了應用的靈活性和適應性。
2、功能層
這是LangChain“智慧核心”，涵蓋了諸多關鍵功能模塊。其中，提示詞管理模塊像是一位 “語言大師”，幫助開發者雕琢輸入給 LLM 的提示詞，以獲取更精準、更符合預期的輸出；記憶模塊如同一個 “貼心小秘書”，在多輪交互中記住上下文信息，使對話更具連貫性；工具集成模塊則似一個 “百寶箱”，能將外部工具，如搜索引擎、數據庫等與 LLM 有機結合，拓展模型的能力邊界。
3、應用層
在這里，開發者能夠基于下層提供的堅實基礎，像搭建積木一樣，快速搭建各種自然語言處理應用，如智能聊天機器人、高效問答系統、精準文本摘要生成器等。應用層將 LLM 的強大能力與具體業務邏輯深度融合，實現各種智能化的自然語言交互功能。
LangChain 主要組件
1、Prompts（提示詞）
Prompts 是引導 LLM 輸出的 “指揮棒”。LangChain 允許開發者創建模板化的提示詞，通過向模板中靈活填充變量，生成針對不同任務的個性化提示。例如，在構建影評生成應用時，可設計一個提示詞模板：“請為電影《{movie_name}》撰寫一篇 {length} 字左右的影評，重點描述其劇情和視覺效果。” 通過替換 movie_name 和 length，就能讓 LLM 生成不同電影、不同篇幅要求的影評。同時，LangChain 還提供提示詞優化工具，如自動格式化、動態調整結構等，助力提升 LLM 的響應質量。
2、Chains（鏈）
Chains 是預定義的工作流程 “生產線”，將多個組件串聯起來完成復雜任務。比如 SequentialChain 能按順序執行多個步驟，每個步驟可以是調用 LLM、操作外部工具或處理中間結果。在 RAG 集成場景中，RetrievalQAChain 大放異彩。它巧妙結合文檔檢索與 LLM 回答生成功能，先從文檔庫中精準檢索與問題相關的信息，再借助 LLM 基于這些信息生成高質量回答，實現檢索增強生成的效果。
3、Agents（智能體）
Agents 如同擁有自主思考能力的 “小助手”，能依據環境反饋，從一組預定義工具中挑選合適的工具完成自然語言指令任務。例如，當接收到 “查詢北京明天的天氣，并計算與今天溫差” 的指令時，它可以先調用天氣查詢工具獲取天氣數據，再利用計算工具算出溫差，最后整理生成回答。Agents 為構建智能靈活的自然語言處理應用賦予了強大動力。
LangChain 與 LLM 交互
1、初始化連接
首先要與所選 LLM 建立聯系。以使用 OpenAI 的模型為例，代碼如下
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key="你的 API 密鑰")
2、構建提示與獲取響應
利用Prompts構建合適提示并獲取 LLM 回答，以下是一個簡單的文本生成示例：
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = PromptTemplate(
input_variables=["主題"],
template="圍繞{主題}寫一個小故事。"
)
prompt = prompt_template.format(主題="魔法森林")
response = llm(prompt)
print(response)
3、集成RAG實現增強回答
借助 RetrievalQAChain，假設已有基于 FAISS 的向量數據庫檢索器，實現代碼如下：
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI# 初始化向量數據庫與檢索器
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever()# 初始化 LLM 與 RetrievalQAChain
llm = OpenAI(openai_api_key="你的 API 密鑰")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever
)問題 = "LangChain 的主要優勢是什么？"
答案 = qa_chain.run(問題)
print(答案)
RetrievalQAChain 先從向量數據庫檢索與問題相關文檔片段，再將其與問題一同交給 LLM，使 LLM 生成更準確豐富的回答。
