LangChain.js开源框架用可组合性构建基于LLM的智能应用，支持多环境部署

LangChain.js：用可组合性构建基于LLM的智能应用

你是否曾经为构建基于大语言模型的应用而烦恼？LangChain.js 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个用 TypeScript 编写的开源框架，可以帮助开发者快速构建具有上下文感知和推理能力的智能应用程序。本文将带你全面了解这个备受瞩目的AI开发框架。

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LangChain.js forks数：2799

LangChain.js项目目录截图

LangChain.js核心亮点

🌟 可组合架构：提供模块化组件，让开发者能够像搭积木一样构建复杂的AI应用。
🎯 多环境支持：支持Node.js、浏览器、Cloudflare Workers、Vercel/Next.js等多种运行环境。
🔒 生产就绪：通过LangSmith提供完整的监控、测试和优化工具链，确保应用稳定上线。
🧩 丰富集成：包含社区驱动的第三方集成，支持各种LLM提供商和工具。

LangChain.js快速开始

只需几步，你就能开始使用LangChain.js构建应用：

1. 安装：

   # 使用npm
   $ npm install -S langchain
   # 或使用pnpm
   $ pnpm install langchain
   # 或使用yarn
   $ yarn add langchain

2. 创建你的第一个链：

   import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
   import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";const model = new ChatOpenAI({ temperature: 0 });
   const prompt = PromptTemplate.fromTemplate("告诉我关于{topic}的五个有趣事实");
   const chain = prompt.pipe(model);
   
   const result = await chain.invoke({ topic: "人工智能" });
   console.log(result);

LangChain.js应用场景

场景一：文档问答系统：开发者可以构建能够基于特定文档回答问题的智能助手，适用于技术文档、知识库等场景。
场景二：智能聊天机器人：创建具有记忆和上下文理解能力的对话系统，可用于客服、教育、娱乐等领域。
场景三：数据增强生成：结合外部数据源，实现文本摘要、内容生成等复杂任务。
用户案例：目前，LinkedIn、Uber、Klarna、GitLab等知名公司都在使用LangChain相关技术构建其AI应用。

LangChain.js链接

langchain-ai / langchainjs项目地址：https://github.com/langchain-ai/langchainjs

本文地址：https://www.tgoos.com/18433