提示
欢迎阅读LangChain 中文文档！本页文档的食用方式：
- 如果您是新手，最好先阅读介绍，了解LangChain的基本概念，并通过教程可以先尝试一下。
- 如果您是开发者，可以查看教程，操作指南，概念性指南，集成和API参考。
- 如果您是产品经理，可以查看概念性指南，集成和API参考。
一、介绍
LangChain是一个用于开发由大型语言模型（llm）支持的应用程序的框架。
LangChain简化了LLM应用程序生命周期的每个阶段：
开发：使用LangChain的 开源构建块、组件和第三方集成来构建应用程序。使用LangGraph构建具有一流流和人在循环支持的有状态代理。
产品化：使用LangSmith来检查、监控和评估您的链，以便您可以自信地持续优化和部署。
部署：使用LangGraph Cloud将您的LangGraph应用程序转变为生产就绪的api和助手。
具体来说，该框架由以下开源库组成：
- LangChain-core：基础抽象和LangChain表达语言。
- 集成包（如LangChain-openai、LangChain-anthropic等）：重要的集成被拆分为轻量级包，由LangChain团队和集成开发人员共同维护。
- langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
- langchain-community：由社区维护的第三方集成。
- LangGraph：通过将步骤建模为图中的边和节点，使用llm构建健壮且有状态的多参与者应用程序。与LangChain顺利集成，但可以不使用它。
- LangServe：将LangChain部署为REST api。
- LangSmith：一个开发人员平台，允许您调试、测试、评估和监控LLM应用程序。
提示
这些文档主要关注Python LangChain库。
二、教程
如果您正在寻找构建特定的东西或更多的动手学习者，请查看我们的教程部分。这是最好的开始。
这些是最好的开始：
在这里浏览LangChain教程的完整列表，并在这里查看其他LangGraph教程。 要了解更多关于LangGraph的知识，请查看我们的第一个LangChain学院课程，介绍LangGraph。
三、操作指南
提示
在这里你会找到关于“我如何....?”这类问题。
这些操作指南没有深入介绍主题——您可以在教程和API参考中找到这些材料。
然而，这些指南将帮助您使用聊天模型、矢量存储和其他常见的LangChain组件快速完成常见任务。
在这里查看特定于langgraph的操作指南。
四、概念性指南
介绍您需要了解的LangChain的所有关键部分！
在这里，您将找到所有LangChain概念的高级解释。
要深入了解LangGraph概念，请查看本页。
五、集成
提示
和其他各种工具或API集成所需的文档
LangChain是一个丰富的工具生态系统的一部分，这些工具与我们的框架集成并在其基础上构建。
如果您希望快速使用聊天模型、矢量存储或来自特定提供商的其他LangChain组件，请查看我们不断增长的集成列表。
六、API参考
前往参考部分获取LangChain Python包中所有类和方法的完整文档。
七、生态系统
🦜🛠️LangSmith
跟踪和评估您的语言模型应用程序和智能代理，以帮助您从原型转移到生产。
🦜🕸️LangGraph
用llm构建有状态的、多参与者的应用程序。与LangChain顺利集成，但可以不使用它。