LangChain 技术全景：从数据接入到 Agent 的完整链路
LangChain in Depth: From Data Pipeline to Agents
本文从工程视角出发，系统性梳理 LangChain 的核心流程、Chain 类型、Memory 机制以及 Agent 架构，适合正在构建 RAG / AI Agent 应用的开发者。
This article provides an engineering-oriented overview of LangChain, covering its data pipeline, chain types, memory mechanisms, and agent architecture.
一、LangChain 的整体架构（Overview）
LangChain 并不是一个模型框架，而是一个 LLM 应用编排层（Orchestration Layer）。
它解决的核心问题是：
如何将真实世界的数据、业务逻辑和大语言模型有机地组合在一起
LangChain 的典型流程如下：
Data Source
→ Load
→ Transform
→ Embed
→ Store
→ Retrieve
→ LLM
二、LangChain 的常见 Chain 类型
Common Chain Types in LangChain
Chain 的本质是：
定义多个步骤如何被组合、执行以及传递中间结果
1. Sequential Chain（顺序链）
定义
Sequential Chain 按顺序执行多个子 Chain，前一个 Chain 的输出作为后一个 Chain 的输入。
适用场景
- 翻译 → 总结 → 改写
- 用户输入 → 解析 → 生成最终回答
- 多步业务逻辑处理
示意流程
Input
→ Chain A
→ Chain B
→ Chain C
→ Output
特点
- 逻辑清晰
- 易于调试
- 不适合大规模并行任务
2. Stuff Chain（直接拼接）
定义
Stuff Chain 会将所有检索到的文档一次性拼接（Stuff）进 Prompt 中，然后交给 LLM 生成答案。
适用场景
- 文档数量少
- 文本较短
- 快速验证 RAG 效果
优点
- 实现简单
- 成本低
- Prompt 直观
缺点
- Token 容易超限
- 文档多时回答质量下降
3. Refine Chain（逐步精炼）
定义
Refine Chain 通过“先生成初稿、再不断修订”的方式，逐步优化最终答案。
流程
Doc1 → Initial Answer
Doc2 → Refine Answer
Doc3 → Refine Answer
适用场景
- 长文档总结
- 需要高质量、完整答案
- 文档存在先后逻辑
特点
- 质量高
- Token 消耗可控
- 延迟相对较高
4. Map-Reduce Chain（并行汇总）
定义
Map-Reduce Chain 借鉴大数据处理模型：
- Map：每个文档独立生成结果
- Reduce：汇总所有结果形成最终答案
流程
Docs → Map (并行处理)
→ Reduce (合并结果)
→ Final Answer
适用场景
- 文档数量非常多
- 可并行处理
- 不依赖文档顺序
特点
- 扩展性强
- 成本高
- Prompt 设计复杂
三、LangChain Memory（记忆机制）
LangChain Memory Concepts
Memory 解决的问题是：
如何让 LLM 在多轮交互中保留上下文和状态
1. ConversationBufferMemory
描述
- 保存完整对话历史
- 每轮对话都会被拼接进 Prompt
优点
- 实现最简单
- 语义完整
缺点
- Token 增长快
- 不适合长对话
2. ConversationSummaryMemory
描述
- 使用 LLM 对历史对话进行摘要
- 只保留关键信息
适用场景
- 长时间对话
- 聊天机器人
权衡
- 减少 Token
- 可能丢失细节
3. VectorStoreMemory
描述
- 将“记忆”向量化并存入向量数据库
- 按需检索相关历史信息
适用场景
- 长期用户画像
- 个性化助手
注意区分
- Memory：对话与状态
- RAG：外部知识
四、LangChain Agents（智能体）
LangChain Agents
Agent 是 LangChain 的高级能力：
让 LLM 自主决策“如何解决问题”
Agent 的核心组成
- LLM：负责推理和决策
- Tools：外部能力（搜索、计算、API）
- Memory：上下文与历史
- Planner / Loop：多轮执行
Agent 的工作流程
User Question
→ Agent Reasoning
→ Tool Call
→ Observation
→ Next Reasoning
→ Final Answer
常见 Agent 使用场景
- 自动数据查询
- 多步骤任务执行
- AI Copilot
- 智能客服 / 助手
Agent = LLM + Tools + Memory + Planning
五、总结（Conclusion）
LangChain 提供了一套完整的 LLM 应用工程体系：
| 模块 | 作用 |
|---|---|
| Loader | 数据接入 |
| Transform | 文本清洗与切分 |
| Embedding | 语义表示 |
| Vector Store | 知识存储 |
| Retriever | 知识检索 |
| Chain | 流程编排 |
| Memory | 上下文记忆 |
| Agent | 智能决策 |
LangChain 的价值不在于“模型能力”，而在于：
让大语言模型真正可用、可维护、可扩展
