LangChain & LangGraph 学习项目

核心概念

LangChain

LangChain 是一个用于构建基于语言模型应用的框架，主要功能包括：

• 组件化架构：提供模块化组件（LLMs、记忆、索引等）
• 链式调用：将多个组件连接成工作流（Chains）
• 记忆功能：支持对话历史管理
• 数据增强：可与外部数据源集成（Retrieval-Augmented Generation）
• 工具集成：支持调用外部API和工具

LangGraph

LangGraph 是建立在LangChain之上的框架，专注于：

• 状态机模型：基于状态转换的流程控制
• 循环工作流：支持多轮对话和复杂流程
• 分布式执行：可扩展的分布式任务处理
• 可视化调试：提供流程可视化工具

API参考

langchain api https://python.langchain.com/api_reference/reference.html

langgraph api https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/why-langgraph/

安装

uv build

技术栈

核心框架

• LangChain (v0.3.25+)
• LangGraph (v0.4.8+)

主要模块

• 语言模型集成:

  • langchain-openai (OpenAI接口)
  • langchain-google-genai (Google Gemini接口)
  • langchain-deepseek (DeepSeek模型)
  • langchain-nvidia-ai-endpoints (NVIDIA接口)

• 数据连接器:

  • langchain-chroma (向量数据库)
  • langchain-community (社区贡献连接器)
  • psycopg2-binary (PostgreSQL连接)

• 工具扩展:

  • yfinance (金融数据)
  • arxiv (学术论文)
  • Faker (测试数据生成)

• 部署与监控:

  • Flask + Flask-SocketIO (Web服务)
  • Gradio (快速UI构建)
  • watchdog (文件监控)
  • loguru (日志记录)