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收藏 | LangChain核心概念解析：2026最新版Model I/O、Chain、Memory、LCEL全面掌握，小白也能轻松入门大模型开发

news 2026/3/26 8:28:35

LangChain是一个强大的开源LLM应用开发框架，本文深入解析了其四大核心概念：Model I/O（与LLM交互）、Chain（串联组件的工作流）、Memory（对话状态管理）和LCEL（声明式组件组合语法）。文章通过实例展示了如何使用这些概念构建自动化工作流，并介绍了2026年的新特性及进阶学习路径，帮助读者全面掌握LangChain，轻松入门大模型开发。

一、引言

LangChain 是由 Harrison Chase 于2022年10月发起的开源LLM应用开发框架，比ChatGPT问世还要早一个月。经过近三年的发展，LangChain已从单一开源包成长为覆盖开发、调试、部署全流程的完整生态系统。

截至2026年，LangChain在GitHub上已获得超过90,000 Stars，每月数百万次下载，成为企业级LLM应用开发的标准基础设施。本文将深入解析LangChain的四大核心概念：Model I/O、Chain、Memory、LCEL，帮助你建立完整的知识体系。

二、整体架构概览

2.1 分层架构设计

LangChain采用分层架构，不同层级各司其职又可协同工作：

LangChain生态

应用层langgraphAgent编排、状态管理、工作流

组件层langchainChains、Agents、Retrieval

集成层langchain-community第三方模型、工具、向量库

核心层langchain-core基础抽象、LCEL、Runnable接口

  • •langchain-core：提供基础抽象与LCEL，是组件协同的核心
  • •langchain-community：第三方集成模块，覆盖Model I/O、Retrieval、Tool等
  • •langchain：包含Chains、Agents、Retrieval等核心业务组件
  • •langgraph：编排多个节点，负责整个工作流的调度与状态跳转

2.2 核心组件关系

用户输入

Prompt Templates

LLM

Output Parsers

最终输出

Memory

Chain

Tools

三、Model I/O：与LLM的沟通桥梁

Model I/O是应用与LLM交互的核心模块，类似于JDBC与数据库的关系。其核心价值在于解耦应用逻辑与底层模型实现，让你可以自由切换不同提供商（OpenAI、Anthropic、Google等）而不改变业务代码。

3.1 三步工作流程

Model I/O的工作流程分为三个关键步骤：

Parse 输出解析

Predict 模型调用

Format 输入格式化

Prompt Templates

Chat Models

Output Parsers

3.2 Prompt Templates

Prompt Templates 用于结构化提示词，支持变量替换和复用：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 方式一：from_messages（推荐）prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是一个{role}，专门帮助用户解决{topic}问题"), ("human", "我的问题是：{question}")])# 方式二：from_template（传统方式）prompt = ChatPromptTemplate.from_template( "你是{role}，请用{style}风格回答以下问题：{question}")# 格式化输入formatted_prompt = prompt.format( role="技术顾问", topic="编程", question="Python如何处理异常？", style="简洁专业")print(formatted_prompt)

输出：

System: 你是一个技术顾问，专门帮助用户解决编程问题Human: 我的问题是：Python如何处理异常？

3.3 Chat Models

LangChain提供统一的模型接口，支持多种提供商：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_anthropic import ChatAnthropicfrom langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI# OpenAIopenai_llm = ChatOpenAI( model="gpt-4o", temperature=0.7, streaming=True # 启用流式输出)# Anthropicclaude_llm = ChatAnthropic( model="claude-3-5-sonnet-20241022", temperature=0.7)# Google Geminigemini_llm = ChatGoogleGenerativeAI( model="gemini-2.0-flash-exp", temperature=0.7)

3.4 Output Parsers

Output Parsers 将原始输出转换为结构化数据：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.output_parsers import JsonOutputParserfrom langchain.output_parsers import PydanticOutputParserfrom pydantic import BaseModel# 字符串解析器（最常用）str_parser = StrOutputParser()# JSON解析器json_parser = JsonOutputParser()# Pydantic解析器（推荐用于结构化输出）class Answer(BaseModel): result: str confidence: float sources: list[str]pydantic_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Answer)# 使用示例response = llm.invoke("What is 2+2?")parsed = str_parser.invoke(response)print(parsed) # "2"

3.5 完整调用示例

将三个组件串联成完整流程：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser# 初始化模型llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)# 创建Prompt模板prompt = ChatPromptTemplate.from_template( "用一句话解释{concept}，用中文回答")# 创建输出解析器parser = StrOutputParser()# 方式一：传统方式（手动调用）formatted_prompt = prompt.format(concept="LLM")response = llm.invoke(formatted_prompt)result = parser.invoke(response)print(result)# 方式二：LCEL管道方式（推荐）chain = prompt | llm | parserresult = chain.invoke({"concept": "LLM"})print(result)

四、Chains：串联组件的工作流

Chains（链）用于将多个组件串联成自动化工作流，实现步骤化任务处理。

4.1 LLMChain

最基本的链，用于将Prompt模板、LLM、输出解析器组合：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain.chains import LLMChainllm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")prompt = ChatPromptTemplate.from_template( "帮我写一首关于{topic}的诗")chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)result = chain.run(topic="春天")print(result)

4.2 Sequential Chain

顺序执行多个链：

from langchain.chains import SequentialChainfrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 链1：生成标题title_chain = LLMChain( llm=llm, prompt=ChatPromptTemplate.from_template("为以下内容生成一个标题：{content}"), output_key="title")# 链2：生成摘要summary_chain = LLMChain( llm=llm, prompt=ChatPromptTemplate.from_template("用50字概括以下内容：{content}"), output_key="summary")# 组合顺序链sequential_chain = SequentialChain( chains=[title_chain, summary_chain], input_variables=["content"], output_variables=["title", "summary"])result = sequential_chain.invoke({"content": "Python是一门易学难精的编程语言..."})print(result)

4.3 传统方式 vs LCEL方式对比

特性传统方式 (LLMChain)LCEL方式
语法面向对象，方法调用管道运算符 `
灵活性较低，固定模式高，可自由组合
并行支持需额外处理原生支持
流式输出需额外配置原生支持
异步支持需异步封装原生async/await

五、LCEL语法：LangChain Expression Language

LCEL是LangChain最强大的特性之一，它将所有组件统一为Runnable接口，通过管道运算符实现声明式组合。

5.1 Runnable接口

LangChain v1.x中，所有组件都实现了Runnable接口：

from langchain_core.runnables import Runnable# Runnable接口的核心方法class Runnable: def invoke(self, input, config=None): """同步调用""" pass async def ainvoke(self, input, config=None): """异步调用""" pass def stream(self, input, config=None): """流式输出""" pass def batch(self, inputs, config=None): """批量处理""" pass

5.2 管道运算符

|运算符将前一个组件的输出作为下一个组件的输入：

# 基本语法chain = component_a | component_b | component_c# 等价于result = component_c.invoke(component_b.invoke(component_a.invoke(input)))

5.3 完整示例对比

传统方式：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserllm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")prompt = ChatPromptTemplate.from_template("用中文介绍{topic}")parser = StrOutputParser()# 手动串联formatted = prompt.format(topic="人工智能")response = llm.invoke(formatted)result = parser.invoke(response)print(result)

LCEL方式：

# 一行搞定chain = prompt | llm | parserresult = chain.invoke({"topic": "人工智能"})print(result)

5.4 并行与分支

LCEL支持并行处理和条件分支：

from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnableBranch# 并行执行多个分支parallel_chain = RunnableParallel( chinese = prompt | llm | parser, english = (prompt | llm | parser).bind(language="en"), code = code_prompt | llm | parser)# 条件分支branch_chain = RunnableBranch( (lambda x: x.get("type") == "code", code_chain), (lambda x: x.get("type") == "data", data_chain), default_chain # 默认链)

5.5 流式输出

LCEL原生支持流式输出：

chain = prompt | llm | parser# 流式输出（一个字一个字显示）for chunk in chain.stream({"topic": "量子计算"}): print(chunk, end="", flush=True)

5.6 LCEL的优势

优势说明
简洁性用管道运算符替代嵌套函数调用
可组合性组件可自由组合，易于扩展
原生支持并行、流式、异步开箱即用
可观测性易于调试和监控
性能官方称并行处理效率提升30%-50%

六、Memory：对话状态的守护者

Memory（内存）用于在对话过程中维护状态，解决LLM上下文窗口有限的问题。

6.1 短期记忆 vs 长期记忆

Memory 分类

长期记忆跨会话持久化·知识积累

VectorStore

RetrieverMemory

短期记忆单次会话·上下文保持

BufferMemory

BufferWindowMemory

SummaryMemory

6.2 ConversationBufferMemory

最简单的内存，保存完整对话历史：

from langchain.memory import ConversationBufferMemoryfrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatellm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")# 创建带记忆的链memory = ConversationBufferMemory( memory_key="history", return_messages=True # 返回消息对象列表)prompt = ChatPromptTemplate.from_template( """基于以下对话历史回答问题：历史：{history}问题：{question}""")chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, memory=memory)# 多轮对话print(chain.invoke({"question": "我叫张三"}))print(chain.invoke({"question": "我叫什么名字？"}))

6.3 ConversationBufferWindowMemory

限制保存最近N轮对话，避免历史过长：

from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemorymemory = ConversationBufferWindowMemory( k=3, # 只保留最近3轮对话 memory_key="chat_history", return_messages=True)

6.4 ConversationSummaryMemory

自动总结对话要点，适合长对话：

from langchain.memory import ConversationSummaryMemorymemory = ConversationSummaryMemory( llm=llm, # 用于生成摘要的LLM memory_key="summary", return_messages=True)

6.5 VectorStoreRetrieverMemory：基于向量检索的语义记忆

VectorStoreRetrieverMemory是LangChain提供的长期记忆组件，它将对话内容存储在向量数据库中，通过语义相似性检索来回忆相关信息。与短期记忆不同，它不显式跟踪对话顺序，而是根据语义相关性动态检索最"显著"的记忆片段。

6.5.1 核心特点
特性说明
存储方式向量数据库（FAISS、Chroma、Pinecone等）
检索方式语义相似性搜索，而非时间顺序
适用场景跨会话记忆、语义检索、长周期知识积累
优势支持海量记忆、按语义检索、不受token限制
6.5.2 工作原理

检索记忆

查询

嵌入模型

向量相似度搜索

返回Top-K结果

保存记忆

输入

嵌入模型

向量存储

6.5.3 初始化向量存储

方式一：FAISS（本地向量库）

import faissfrom langchain.docstore import InMemoryDocstorefrom langchain_community.vectorstores import FAISSfrom langchain_openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.memory import VectorStoreRetrieverMemoryfrom langchain.chains import ConversationChainfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 初始化嵌入模型和LLMembedding = OpenAIEmbeddings()llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")# 创建FAISS向量存储embedding_size = 1536 # OpenAIEmbeddings维度index = faiss.IndexFlatL2(embedding_size)vectorstore = FAISS(index, embedding, InMemoryDocStore(), {})# 创建retriever（k=3表示返回最相关的3条记忆）retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})# 创建向量记忆memory = VectorStoreRetrieverMemory( retriever=retriever, memory_key="chat_history")# 保存一些对话记忆memory.save_context( {"input": "我最喜欢的食物是披萨"}, {"output": "好的，我记住了 你喜欢披萨"})memory.save_context( {"input": "我喜欢在周末去跑步"}, {"output": "运动是个很好的习惯！"})memory.save_context( {"input": "我最近在学习Python编程"}, {"output": "Python是一门很实用的语言，继续加油！"})# 检索相关记忆print(memory.load_memory_variables({"prompt": "我应该吃什么？"}))

输出：

{'chat_history': 'input: 我最喜欢的食物是披萨\noutput: 好的，我记住了...'}

方式二：Chroma（本地向量库）

from langchain_community.vectorstores import Chromafrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings# 创建Chroma向量存储vectorstore = Chroma.from_documents( documents=[], # 初始为空 embedding=OpenAIEmbeddings())# 创建memorymemory = VectorStoreRetrieverMemory( retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), memory_key="history")

方式三：Pinecone（云端向量数据库）

from langchain_pinecone import PineconeVectorStorefrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.memory import VectorStoreRetrieverMemory# 连接Pineconevectorstore = PineconeVectorStore.from_params( index_name="my-index", embedding=OpenAIEmbeddings(), namespace="memory")memory = VectorStoreRetrieverMemory( retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5}), memory_key="long_term_memory")
6.5.4 在ConversationChain中使用

将向量记忆与对话链结合：

# 创建对话链prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""基于以下记忆回答用户问题。如果没有相关信息，请如实说明。记忆：{chat_history}问题：{input}""")conversation = ConversationChain( llm=llm, memory=memory, prompt=prompt, verbose=True)# 第一次对话response1 = conversation.invoke({"input": "我的爱好是什么？"})print(response1)# 第二次对话（跨会话）response2 = conversation.invoke({"input": "我应该学习什么编程语言？"})print(response2)
6.5.5 高级配置：检索策略

相似度搜索（默认）

retriever = vectorstore.as_retriever( search_type="similarity", # 默认 search_kwargs={"k": 3})

最大边际相关性（MMR）- 更具多样性

retriever = vectorstore.as_retriever( search_type="mmr", # 避免返回相似度过高的结果 search_kwargs={"k": 5, "fetch_k": 20})

带分数阈值的检索

retriever = vectorstore.as_retriever( search_kwargs={"k": 5, "score_threshold": 0.7})
6.5.6 使用场景与注意事项
适用场景不适用场景
跨会话持久化记忆需要严格时间顺序的场景
基于语义而非关键词的检索短对话、简单上下文
海量历史信息存储实时性要求极高的场景
个性化用户画像构建隐私敏感的数据

注意事项：

    1. k值选择：k越大，检索越多，但可能引入噪声；k越小，可能遗漏重要信息
    1. 嵌入模型：选择与场景匹配的嵌入模型，中文推荐text-embedding-3-small或中文专用模型
    1. 存储成本：云端向量数据库有存储费用，本地FAISS/Chroma免费但占用磁盘
    1. 定期清理：长期使用后需要清理无效记忆，避免检索质量下降

6.6 LangGraph中的持久化

LangGraph提供检查点机制实现状态持久化：

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaverfrom langgraph.graph import StateGraph, START# 创建带持久化的图checkpointer = MemorySaver()graph = StateGraph(GraphState)graph.add_node("process", process_node)graph.add_edge(START, "process")graph.compile(checkpointer=checkpointer)# 线程ID用于恢复状态config = {"configurable": {"thread_id": "user_123"}}result = graph.invoke({"input": "hello"}, config)# 恢复状态继续执行result = graph.invoke({"input": "continue"}, config)

6.7 LangGraph 执行流程

LangGraph 的执行流程清晰简洁，核心围绕状态（State）、节点（Node）、**边（Edge）**三个概念展开：

LangGraph执行流程

State 状态

Node 节点

Edge 边

循环执行直到完成

核心概念：

概念说明关键函数
State图的共享状态，可以是dict或Pydantic模型StateGraph(GraphState)
Node执行逻辑的函数，接收state并返回更新graph.add_node(name, func)
Edge定义节点间的流转关系graph.add_edge()/graph.add_conditional_edges()
compile将图编译为可执行的appgraph.compile()

最小示例：

from langgraph.graph import StateGraph, START, END# 1. 定义状态类型class GraphState(TypedDict): input: str result: str# 2. 定义节点函数def node_a(state: GraphState) -> GraphState: return {"result": f"处理: {state['input']}"}def node_b(state: GraphState) -> GraphState: return {"result": state["result"] + " + 节点B"}# 3. 构建图graph = StateGraph(GraphState)graph.add_node("A", node_a)graph.add_node("B", node_b)graph.add_edge(START, "A") # 起点 → Agraph.add_edge("A", "B") # A → Bgraph.add_edge("B", END) # B → 终点# 4. 编译并执行app = graph.compile()result = app.invoke({"input": "hello"})print(result) # {'input': 'hello', 'result': '处理: hello + 节点B'}

执行流程：

    1. 用户调用app.invoke(input)传入初始状态
    1. 图从 START 节点开始，按照边的定义依次执行
    1. 每个节点接收当前state，处理后返回更新后的state
    1. 执行到 END 节点或无出边时结束
    1. 返回最终状态作为结果

与Chain相比，LangGraph适合需要多步骤状态传递、条件分支、人机协作的复杂场景，是构建AI Agent的核心框架。

七、总结与进阶路径

7.1 核心概念回顾

概念作用关键类
Model I/O与LLM交互的标准化接口ChatOpenAI, PromptTemplate, OutputParser
Chain串联组件的工作流LLMChain, SequentialChain
LCEL声明式组件组合语法管道运算符 `
Memory对话状态管理BufferMemory, VectorStoreMemory

7.2 2026年新特性

    1. LCEL全面取代旧语法：v1.x推荐全部使用LCEL
    1. LangGraph整合：复杂工作流优先使用LangGraph
    1. MCP协议支持：标准化工具和数据接入
    1. LangSmith监控：生产环境必备

7.3 进阶学习路径

LangChain基础

LCEL深入 + RAG实战

LangGraph工作流

Agent开发 + 多Agent系统

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  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …
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恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …
第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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