LangChain是一个专为开发由大型语言模型（LLM）支撑的应用程序而设计的开源框架，它简化了LLM应用的开发、生产和部署全流程。
生产化：借助LangSmith，实现对LLM链的检查、监控和评估，确保持续优化和自信部署。
部署：使用LangServe工具将LLM链转化为RESTful API，便于服务发布与调用。
langchain-core：基础抽象层及LangChain表达式语言。
langchain-community：第三方集成库，包含合作伙伴包（如langchain-openai、langchain-anthropic）。
langchain：实现应用程序认知架构的链、代理和检索策略模块。
langgraph：通过图形模型构造复杂、有状态的多角色应用程序。
langserve：用于将LLM链部署为REST API的服务。
配置LangChain、LangSmith和LangServe。
运用基本组件，如提示模板、模型和输出解析器。
使用LangChain表达式语言链接组件。
构建简单应用实例。
通过LangSmith追踪应用程序行为。
单一LLM链：仅依据提示模板内的信息作出回应。
检索链：从数据库获取数据并传递至提示模板。
对话检索链：支持多轮对话，保留历史上下文，提供连贯回答。
代理链：使用LLM判断是否需额外数据回答问题。
大规模参数量。
无监督预训练。
广泛应用于多种NLP任务。
基于深度学习架构，如Transformer。
出色的泛化能力。
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