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LangChain 是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架。我们相信最强大和不同的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型， 还会：
- 数据感知 : 将语言模型连接到其他数据源
- 具有代理性质 : 允许语言模型与其环境交互
LangChain 框架是基于以上原则设计的。 这是文档的 Python stable 稳定版本。
模块
这些模块按照逐渐增加的复杂性排列如下：
- 模型（models） : LangChain 支持的各种模型类型和模型集成。
- 提示（prompts） : 包括提示管理、提示优化和提示序列化。
- 内存（memory） : 内存是在链/代理调用之间保持状态的概念。LangChain 提供了一个标准的内存接口、一组内存实现及使用内存的链/代理示例。
- 索引（indexes） : 与您自己的文本数据结合使用时，语言模型往往更加强大——此模块涵盖了执行此操作的最佳实践。
- 链（chains） : 链不仅仅是单个 LLM 调用，还包括一系列调用（无论是调用 LLM 还是不同的实用工具）。LangChain 提供了一种标准的链接口、许多与其他工具的集成。LangChain 提供了用于常见应用程序的端到端的链调用。
- 代理（agents） : 代理涉及 LLM 做出行动决策、执行该行动、查看一个观察结果，并重复该过程直到完成。LangChain 提供了一个标准的代理接口，一系列可供选择的代理，以及端到端代理的示例。
用例
上述模块可以以多种方式使用。LangChain 还提供指导和帮助。以下是 LangChain 支持的一些常见用例。
- 自治代理（autonomous agents） : 长时间运行的代理会采取多步操作以尝试完成目标。 AutoGPT 和 BabyAGI就是典型代表。
- 代理模拟（agent simulations） : 将代理置于封闭环境中观察它们如何相互作用，如何对事件作出反应，是观察它们长期记忆能力的有趣方法。
- 个人助理（personal assistants） : 主要的 LangChain 使用用例。个人助理需要采取行动、记住交互并具有您的有关数据的知识。
- 问答（question answering） : 第二个重大的 LangChain 使用用例。仅利用这些文档中的信息来构建答案，回答特定文档中的问题。
- 聊天机器人（chatbots） : 由于语言模型擅长生成文本，因此它们非常适合创建聊天机器人。
- 查询表格数据（tabular） : 如果您想了解如何使用 LLM 查询存储在表格格式中的数据（csv、SQL、数据框等），请阅读此页面。
- 代码理解（code） : 如果您想了解如何使用 LLM 查询来自 GitHub 的源代码，请阅读此页面。
- 与 API 交互（apis） : 使LLM 能够与 API 交互非常强大，以便为它们提供更实时的信息并允许它们采取行动。
- 提取（extraction） : 从文本中提取结构化信息。
- 摘要（summarization） : 将较长的文档汇总为更短、更简洁的信息块。一种数据增强生成的类型。
- 评估（evaluation） : 生成模型是极难用传统度量方法评估的。 一种新的评估方式是使用语言模型本身进行评估。 LangChain 提供一些用于辅助评估的提示/链。
用例
上述模块可以以多种方式使用。LangChain 还提供指导和帮助。以下是 LangChain 支持的一些常见用例。
- 自治代理（autonomous agents） : 长时间运行的代理会采取多步操作以尝试完成目标。 AutoGPT 和 BabyAGI就是典型代表。
- 代理模拟（agent simulations） : 将代理置于封闭环境中观察它们如何相互作用，如何对事件作出反应，是观察它们长期记忆能力的有趣方法。
- 个人助理（personal assistants） : 主要的 LangChain 使用用例。个人助理需要采取行动、记住交互并具有您的有关数据的知识。
- 问答（question answering） : 第二个重大的 LangChain 使用用例。仅利用这些文档中的信息来构建答案，回答特定文档中的问题。
- 聊天机器人（chatbots） : 由于语言模型擅长生成文本，因此它们非常适合创建聊天机器人。
- 查询表格数据（tabular） : 如果您想了解如何使用 LLM 查询存储在表格格式中的数据（csv、SQL、数据框等），请阅读此页面。
- 代码理解（code） : 如果您想了解如何使用 LLM 查询来自 GitHub 的源代码，请阅读此页面。
- 与 API 交互（apis） : 使LLM 能够与 API 交互非常强大，以便为它们提供更实时的信息并允许它们采取行动。
- 提取（extraction） : 从文本中提取结构化信息。
- 摘要（summarization） : 将较长的文档汇总为更短、更简洁的信息块。一种数据增强生成的类型。
- 评估（evaluation） : 生成模型是极难用传统度量方法评估的。 一种新的评估方式是使用语言模型本身进行评估。 LangChain 提供一些用于辅助评估的提示/链。
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