- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
langchain LCEL原理分析
在使用langchain的时候，我们需要先定义输入提示词模板、大模型、输出模板解析器，然后invoke传入参数，获取LLM返回的结果： from langchain_community.chat_modelsimportChatOllama from langchain.schemaimportHumanMessage from langchain_core.output_parsersimportStrOutputParser chat 于是， LCEL是 LangChain Expression Language诞生了，它可以使用类似链式调用的语法定义了LangChain自己的DSL。 上面的代码就可以简化为下面一句话 from langchain_community.chat_models import ChatOllama from langchain.schema import HumanMessage from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser (ChatOllama(model="llama3", temperature
12810编辑于 2026-03-18- 来自专栏范传康的专栏
浅谈LangChain Expression Language (LCEL)
(LCEL)。 体验了新版本LangChain的LCEL特性，确实是个重大有意义的更新，朝工程化应用方向发展了一大步。 LangChain的文档的Cookbook有丰富的例程，不想当简单的文档翻译和搬运工，尽可能从自己角度和理解试图解构LCEL。1. 第1个Block是人为定义的Dict，具有2个Key；这个Dict是第二个Block的输入（这就表明：Dict/KV是LCEL的通用接口格式，并且Value主要是String）；调用发生时，输入“where from langchain.schema.runnable import RunnableMapfrom langchain.schema import format_documentfrom langchain.prompts.prompt
7.9K82编辑于 2023-08-11 - 来自专栏Langchain
【LangChain系列1】【LangChain表达式 (LCEL)】
1-5、安装pip install langchain二、LangChain表达式——LCEL2-1、LCEL介绍LangChain 表达式语言（LCEL）是一种声明式的方法，用于轻松组合多个组件来构建复杂的处理链条 LCEL 的核心特点包括：流式支持：使用 LCEL 构建的链条可以获得最佳的首个令牌时间，即输出的第一块内容出现之前的经过时间。 优化的并行执行：当 LCEL 链条中有可以并行执行的步骤时（例如，从多个检索器中获取文档），LCEL 会自动执行，以最小化延迟。 使用LCEL将不同的组件组合成一个单一的链条：from langchain\_core.output\_parsers import StrOutputParserfrom langchain\_core.prompts 这使得 LCEL 对象链也自动支持这些调用成为可能。也就是说，每个 LCEL 对象链本身也是一个 LCEL 对象。
94921编辑于 2025-01-03 - 来自专栏大数据-BigData
Langchain入门
LangChain 模板：一系列易于部署的参考架构，适用于各种任务。 LangServe：用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。 LangChain Libraries LangChain包的主要价值道具有： 组件：用于处理语言模型的可组合工具和集成。 阅读我们的安全最佳实践，以确保您使用 LangChain 进行安全开发。 LangChain Expression Language (LCEL) LCEL 是一种声明式的链组合方式。 LCEL 从第一天起就被设计为支持将原型投入生产，从最简单的“提示 + LLM”链到最复杂的链，无需更改代码。 概述：LCEL 及其优势 接口：LCEL 对象的标准接口 操作方法：LCEL 的主要功能 Cookbook：完成常见任务的示例代码 模块 LangChain为以下模块提供标准的、可扩展的接口和集成： 模型输入
1.4K20编辑于 2023-12-11 - 来自专栏开源心路
迭代一年，LangChain首个稳定版本终于发布，LangGraph把智能体构建为图
在过去的一年里,LangChain 自身也在不断进化。LangChain团队刚刚宣布,他们的首个稳定版本LangChain v0.1.0正式发布。 使用LCEL底层 NatBotChain 无 未被使用 create_openai_fn_chain create_openai_fn_runnable 使用LCEL底层 create_structured_output_chain 使用LCEL底层 VectorDBQARetrieval QAMore 更通用的检索器 Sequential Chain LCEL 被LCEL取代 SimpleSequentialChain LCEL 被LCEL取代 TransformChain LCEL/RunnableLambda 被LCEL取代 create_tagging_chain create_structured_output_runnable 使用LCEL底层 ChatAgent create_react_agent 使用LCEL构建器替代类 ConversationalAgent create_react_agent 使用LCEL构建器替代类
2K20编辑于 2024-01-10 零基础学AI大模型之LangChain链
注意：LLMChain是旧版（LangChain 0.2及之前）的核心链，目前LangChain 0.3+已推荐使用LCEL，但LLMChain仍被保留，适合入门理解链的本质。 新范式实战：LCEL（LangChain Expression Language） LCEL是LangChain 0.3+推出的声明式编程语言，核心思想是用「管道符|」串联组件，替代旧版的类继承式链，解决了 4.3.2 代码实现（LCEL版 vs LLMChain版） # 导入依赖（LCEL需额外导入输出解析器） from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser 旧版Chain vs 新版LCEL核心差异 为了帮助大家快速选择，整理两者的关键差异如下表： 对比维度 旧版Chain（如LLMChain） 新版LCEL（LangChain 0.3+） 构建方式 类继承 总结 6.1 核心总结 Chain的本质：组件的有序串联，解决多步骤AI任务的流程化问题； LLMChain定位：基础入门链，适合理解“模板+模型”的简单组合，已逐步被LCEL替代； LCEL优势：LangChain
34411编辑于 2025-12-22- 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：LangChain LCEL深度解析：基于Runnable协议的声明式编程新范式
LangChain表达式语言（LCEL）的诞生，正是为了解决这些问题。它提供了一种声明式的、基于管道的方法来组合链，使得构建复杂、生产级的任务链变得异常简单和直观。 二、推陈出新 如果将LCEL比喻为现代化的新方式，LangChain早期的组合方式之一顺序链就是相对比较老旧，接下来我们用同一个任务分别用顺序链和LCEL的方式实现，对比执行过程的差异。 了解LCEL LCEL (LangChain Expression Language) 是一种革命性的声明式语言，专门设计用于在 LangChain 中轻松、灵活地组合链。 3.2 LCEL实现from langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom 三、LCEL核心概念解析 LCEL是一种用于组合LangChain核心组件的语言。它通过|操作符将不同的Runnable连接起来，形成一个执行序列。
63410编辑于 2025-11-25 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
LangChain | 发布首个稳定版本：LangChain v0.1
在过去的几个月里，官方团队大力投入了 LangChain 表达式语言（LCEL）的开发。 LCEL 允许组合任意序列，提供了类似于数据工程管道中数据编排工具的许多优势，包括 batching、并行化和 fallback 等功能。 用于 LCEL 的组件位于 langchain-core 中。官方已经开始为 LangChain 中特定的 chain 创建更高级别的入口点。 如果你想修改逻辑 —— 没问题，因为它全部用 LCEL 编写，所以在不需要对任何东西进行子类化或覆盖任何方法的情况下，修改其中的一部分是很容易的。 提供了一种灵活的方法，允许用户自定义调用这些工具的方式（LCEL）。
1.2K10编辑于 2024-01-11 langChain 快速入门
langChain快速入门一、LangChain表达式语言在没有LangChain之前，你可能需要手动拼接字符串、调用API、再手动解析返回的文本。 LangChain通过LCEL（LangChain表达式语言）将这些步骤标准化。一个基础的链通常由三个核心组件组成：PromptTemplate(提示词模板)：将用户的原始输入格式化为结构化的指令。 在LangChain中，我们使用类似Unix管道符的|符号将它们串联起来：链=提示词|模型|解析器二、示例：构建“翻译助手”(LCEL基础)我们将学习如何定义一个简单的模板，并利用|符号将它与模型连接， 在LangChain中，我们可以轻松切换不同的模型（如OpenAI、Anthropic或国产模型）。 在LCEL中，我们使用管道符|将它们连接起来：Python展开代码语言：TXTAI代码解释#这一行就是LCEL的精髓chain=prompt_template|model这个chain现在就像一个完整的
15210编辑于 2026-03-11- 来自专栏麒思妙想
终于可以放心使用langchain了
在过去几个月里，我们大力投资于 LangChain 表达式语言（LCEL）。LCEL 允许自由组合各种序列，为数据工程流程带来了类似于数据编排工具的诸多好处，如批处理、并行处理和回退策略。 LCEL 还提供了一些特定于 LLM 工作负载的独特好处，主要包括之前提到的 LLM 专用的可观测性，以及稍后将在本文中介绍的流处理功能。 LCEL 的核心组件位于 langchain-core 中。 因为一切都是用 LCEL 编写的，修改其中一部分而无需继承类或覆盖方法变得很容易。 LangChain 中有许多链条被广泛使用。 所有链条还提供了一个标准的 astream_log 方法，用于流式传输 LCEL 链条中的所有步骤。这样就可以轻松过滤这些步骤，获取中间步骤和其他信息。 提供灵活的方式来定制工具的调用方式（LCEL）。 在推理方面，我们开发了几种不同的 “Agent” 方法。
2.3K10编辑于 2024-01-10 零基础学AI大模型之Stream流式输出实战
8、零基础学AI大模型之LangChain六大核心模块与大模型IO交互链路 9、零基础学AI大模型之Prompt提示词工程 10、零基础学AI大模型之LangChain-PromptTemplate 进阶实战：用LCEL实现“科普助手”流式输出 在LangChain 0.3+中，推荐用LCEL表达式（|管道符）串联组件——流式输出也不例外。 4.2 完整代码：LCEL流式串联 # 1. 导入依赖：LCEL+流式所需组件 from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate 4.4 LCEL流式的优势 相比直接调用model.stream()，LCEL的核心优势在于组件解耦与复用： 若想修改科普格式，只需改prompt，无需动模型和解析器； 若想切换模型（如从通义千问换成GPT
47010编辑于 2025-12-22- 来自专栏LLM应用开发实践笔记
LangChain 0.1 预发布看点！
LangChain 生态全景图 LangChain 变更 变更后的 LangChain 主要包括以下几个方面： LangChain 首先将现有的LangChain包分成了三个独立的包，标志着从单一 Python LangChain-Core：属于官方核心控制的部分，基本盘，主要是对用于组合各组件的 LCEL（全写 LangChain Expression Language，中文翻译 LangChain 表达式语言 ）维护，我们熟知的所有 LangChain 组件，底层其实都是基于 Runnable 协议的，然后 由 LCEL 串起来，这样才更易于与 LangSmith 无缝集成。 这也是官方文档很多案例都在用 LCEL 改写，逐渐放弃对原来的 Chains （链）那一套维护的原因。 还处于内测阶段，当 LangSmith 推出时，使用 LCEL 封装应用的开发者，可以无缝接入服务；最后是核心开发团队的聚焦，只关注核心模块，周边能力下放给社区，释放了更多自由度。
65710编辑于 2024-03-15 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——附录 C - Agentic 框架快速概览
LangChain LangChain 是一个用于开发由大语言模型驱动的应用程序的框架。其核心优势在于 LangChain 表达式语言（LCEL），它允许你将组件通过"管道"操作符连接成链。 它允许你将工作流定义为包含节点（函数或 LCEL 链）和边（条件逻辑）的图结构。其主要优势在于支持循环创建，使应用程序能够循环执行、重试操作或以灵活顺序调用工具，直至任务完成。 | 特性 | LangChain | LangGraph | | :---- | :---- | :---- | | 核心抽象 | 链（使用 LCEL） | 节点图 | | 工作流类型 | 线性（ 当应用程序具备清晰、可预测的线性步骤流程时，选择 LangChain。若你能定义从 A 到 B 再到 C 的直连过程而无需回环，则采用 LCEL 的 LangChain 是理想工具。 参考文献 LangChain, https://www.langchain.com/ LangGraph, https://www.langchain.com/langgraph Google's
46110编辑于 2025-10-27 用 LangChain 驱动本地 Ollama 模型
这些正是 LangChain 擅长的事情：Prompt 模板与结构化输入Runnable / LCEL 编排能力对话历史（Memory）管理Tool、RAG、Agent 的统一抽象可自然演进到 LangGraph 三、LangChain 接入本地 Ollama（OpenAI 协议）接下来进入核心部分：如何用 LangChain 调用本地 Ollama？ 1️⃣ 安装依赖pip install langchain langchain-openai这里我们使用 OpenAI 兼容协议，这是目前最稳定、生态最完整的一种方式。 四、进阶用法：Prompt + Runnable（LCEL）在真实项目中，几乎不会直接“裸调”模型。 print(response)这就是 LangChain 当前主推的 LCEL（表达式）写法，比早期的 LLMChain 更透明、也更可组合。
65610编辑于 2026-02-10- 来自专栏AI产品体验专栏
Cursor使用指南：释放AI编程的无限潜能
- 使用LangChain表达式语言（LCEL）进行链实现。 - 使用描述性变量名，例如：is\_retrieval\_enabled, has\_context。 特定指南 - 使用LCEL实现链，参考[LCEL作弊表](https://python.Langchain.com/v0.2/docs/how\_to/lcel\_cheatsheet/)。 - 优先选择透明的LCEL链而不是预构建的黑盒组件。 - 使用异步函数和缓存策略优化性能。 - 使用LangGraph构建具有LLM的状态ful多actor应用程序。 ## Chain 实现 - 始终首先尝试使用LCEL进行链实现。 - 如果考虑遗留 chain，请根据迁移指南使用其LCEL等价物。 - 在考虑预构建的黑盒检索器之前，首先实现透明的LCEL链。
26.5K69编辑于 2024-10-25 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 - LangChain
LangChain Expression Language LCEL的一些亮点包括： 流支持 异步支持 优化的并行执行: 链条中可以并行的部分，自动并行执行（例如加载多个文档） 重试和回退 ：为 LCEL 链的任何部分配置重试和回退。 输入和输出模式：输入和输出模式为每个 LCEL 链提供了从链的结构推断出的 Pydantic 和 JSONSchema 模式。 通过 LCEL，所有步骤都自动记录到 LangSmith，以实现最大的可观察性和可调试性。 无缝LangServe部署集成：任何使用 LCEL 创建的链都可以轻松地使用 LangServe 进行部署。
2K10编辑于 2023-12-21 - 来自专栏coder
使用langchain搭建自己的本地知识库系统
langchain pip install langchain-community pip install langchain-core pip install langchain-experimental embedding model API 将小的 chunk 向量化，并保存向量数据库 构建 `RAG prompt提示，并使用变量{context}``{question}`, 并限定回答问题所使用的文本 使用 LCEL import BaseModel # 导入 langchain 的 LCEL 解释器包 from langchain_core.runnables import RunnableParallel # 导入 langchain 的文件加载器 (WebBaseLoader的功能是拉取网页数据，解析为 langchain Document 结构) from langchain_community.document_loaders ChatPromptTemplate.from_template(template) # 初始化`LLM ` # model = ChatOpenAI() model = openai`LLM `() # 使用 LCEL
1.8K10编辑于 2024-09-06 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 3 章：并行化
在 LangChain 表达式语言（LCEL）中，您可以通过使用运算符（如 | 用于顺序）组合可运行对象来实现并行执行，并通过构建支持分支并发执行的链或图。 实操代码示例（LangChain） LangChain 框架中的并行执行由 LangChain 表达式语言（LCEL）实现。主要方法是在字典或列表结构中组织多个可运行组件。 和 Google ADK 这样的框架提供定义和管理并行执行的内置支持 在 LangChain 表达式语言（LCEL）中，RunnableParallel 是并行运行多个可运行对象的关键构造 Google 参考文献 以下是有关并行化模式和相关概念的一些进一步阅读资源： LangChain Expression Language (LCEL) Documentation (Parallelism): https ://python.langchain.com/docs/concepts/lcel/ Google Agent Developer Kit (ADK) Documentation (Multi-Agent
48910编辑于 2025-10-27 从LangChain到企业级LLM服务：技术选型与实践指南（文末送书）
本文将从企业级挑战、LangChain 技术特性、实战案例、工程化部署和未来趋势出发，全面解析企业如何构建基于 LLM 的应用，并推荐一本实用权威的学习参考书——《LangChain与企业级LLM服务： 二、LangChain 的核心价值 LangChain 被广泛称为 LLM 应用的“中间件”，它解决的是模型调用到应用落地之间的“最后一公里问题”。 2.2 LangChain Expression Language（LCEL） LCEL 是 LangChain 0.2 推出的声明式表达式语言，让开发者以类似 SQL 的方式组合链路。 “国产模型 + LangChain + 云原生” 将成为企业数字化主流架构。 LLM 技术正在加速推动企业应用创新，而 LangChain 则是从模型能力到应用落地的关键“中间件”。 七、推荐书籍：《LangChain与企业级LLM服务：从设计到部署》 为什么值得推荐？ 系统性：LLM 理论 → LangChain 模块 → 企业实战 → 部署。
49510编辑于 2025-10-15- 来自专栏漫漫架构路
使用 LangChain 实现简单的翻译功能
为了方便进行多模型的开发和对比，我们采用 LangChain 框架和 LCEL 表达式来完成该功能。 代码如下： """ @Time : 2024/8/30 15:20 @Author : ZhangShenao @File : 使用LangChain实现简单的翻译功能.py @Desc : """ import os from typing import List import dotenv from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI from langchain_core.language_models import BaseChatModel from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_openai import
41510编辑于 2024-09-07
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号