组件架构

LangChain 的强大之处在于其组件如何协同工作以构建复杂的 AI 应用程序。本页面通过组件关系图展示不同组件之间的交互。

LangChain 的强大之处在于其组件如何协同工作以构建复杂的 AI 应用程序。本页面通过组件关系图展示不同组件之间的交互。

核心组件生态

以下架构图展示了 LangChain 主要组件如何连接以构建完整 AI 应用：

组件连接方式

每个组件层级都建立在先前组件之上：

1. 输入处理 – 将原始数据转换为结构化文档
2. 嵌入与存储 – 将文本转换为可检索的向量表示
3. 检索 – 根据用户查询查找相关信息
4. 生成 – 使用 AI 模型生成响应（可选集成工具）
5. 编排 – 通过智能体和记忆系统协调所有环节

组件分类

LangChain 将组件划分为以下主要类别：

类别	目的	关键组件	应用场景
Models	AI 推理与生成	对话模型、大语言模型、嵌入模型	文本生成、推理、语义理解
Tools	外部能力	API、数据库等	网页搜索、数据访问、计算任务
Agents	编排与推理	ReAct 智能体、工具调用智能体	非确定性工作流、决策制定
Memory	上下文保留	消息历史、自定义状态	对话、状态化交互
Retrievers	信息访问	向量检索器、网页检索器	RAG、知识库搜索
Document processing	数据摄入	加载器、分割器、转换器	PDF 处理、网页抓取
Vector Stores	语义搜索	Chroma、Pinecone、FAISS	相似度搜索、嵌入存储

常见模式

RAG（检索增强生成）

工具集成智能体

多智能体系统

深入学习

• 创建智能体
• 使用工具
• 浏览集成

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官方原文：src/oss/langchain/component-architecture.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。