LangChain Chain链核心概念与实战应用解析

1. LangChain Chain链核心概念解析

在LangChain框架中，Chain（链）是最核心的抽象概念之一。简单来说，Chain就是将多个LLM调用、工具使用或数据处理步骤连接起来的执行管道。就像工厂的生产流水线，每个环节各司其职又环环相扣。

我刚开始接触时常常困惑Chain和Agent的区别。实际使用后发现：Chain是预设的执行流程，而Agent则具备动态决策能力。比如文档问答场景，用Chain会固定"检索→加工→回答"的步骤，而Agent可能根据问题复杂度自主决定是否要二次检索。

2. 基础Chain类型实战

2.1 LLMChain：最基础的链条

这是最简单的Chain类型，核心由PromptTemplate和LLM组成。最近项目里我用它处理客服工单分类：

python复制from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

template = """将以下工单分类为{categories}:
{query}"""
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["categories","query"])

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=OpenAI(temperature=0))
result = llm_chain.run(categories="技术问题,账户问题,支付问题", 
                      query="我的API密钥失效了")

关键点在于temperature参数设置。处理分类任务时建议设为0保证确定性输出，而创意生成可以调高到0.7左右。

2.2 SequentialChain：顺序执行链

当需要多个LLM调用串联时，SequentialChain就派上用场了。上周我帮市场团队搭建的内容生成管道是这样的：

1. 生成创意点子（高temperature）
2. 扩展成段落（中等temperature）
3. 检查语法错误（temperature=0）
4. 输出最终文案

python复制overall_chai