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模块化体系

LangChain 1.0 采用模块化架构，将核心抽象与具体实现分离成多个包，让开发更清晰、更轻量。

核心依赖包一览​

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     langchain (主包)                         │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                  langchain-core                        │  │
│  │    (核心抽象层：接口、Schema、LCEL)                      │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘  │
│         ↑                ↑                ↑                  │
│   langchain-        langchain-       langchain-             │
│    community        openai          anthropic              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
包名作用特点
langchain-core核心抽象层轻量、无第三方依赖
langchain主包高阶 API、通用逻辑
langchain-community社区集成丰富但质量不一
langchain-openai官方集成官方维护、更新快

2.1 langchain-core：基石​

定义所有组件的标准接口，包含 LCEL（LangChain 表达式语言）。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 定义提示词模板
prompt = PromptTemplate.from_template("请为{product}公司起5个名字")

# 格式化
formatted = prompt.format(product="智能水杯")
print(formatted)  # 输出：请为智能水杯公司起5个名字

2.2 langchain：主入口​

组合核心组件的"胶水"层，提供创建 Agent 的高阶 API。

from langchain.agents import create_agent

# 创建智能体
agent = create_agent(llm, tools)

# 调用
result = agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "帮我查天气"}]
})

2.3 langchain-community：社区集成​

第三方服务集成（数据库、存储、工具、向量库等）。

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader

# 加载 PDF 文档
loader = PyPDFLoader("report.pdf")
docs = loader.load()

print(f"加载了 {len(docs)} 页")

常用模块：

  • document_loaders：PDF、CSV、HTML、Markdown
  • vectorstores：Chroma、Pinecone、Qdrant
  • tools：Slack、Notion、GitHub

2.4 langchain-openai：官方集成​

OpenAI 官方维护的深度集成包，生产环境推荐使用。

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 调用
response = model.invoke("你好，请介绍一下自己")
print(response.content)

为什么单独拆出来？

  • 主包保持轻量，不强制安装所有厂商 SDK
  • 按需安装：只用 OpenAI → 只装 langchain-openai

主流厂商包：

包名厂商
langchain-openaiOpenAI、Azure OpenAI
langchain-anthropicClaude
langchain-googleGemini、Vertex AI
langchain-deepseekDeepSeek
langchain-ollama本地 Ollama

2.5 langchain-classic：兼容旧版​

v0.x 旧 API 的兼容包，用于平滑迁移。

from langchain_classic.chat_models import ChatOpenAI

何时使用：现有项目升级到 v1.0 时，某些旧功能还在使用。

快速上手：安装选择​

# 最小安装（仅核心）
pip install langchain-core

# 常用组合
pip install langchain langchain-openai

# 完整安装（按需）
pip install langchain-community

总结​

场景推荐安装
学习概念langchain-core
生产项目langchain + langchain-openai
需要第三方集成额外安装 langchain-community
迁移旧项目额外安装 langchain-classic