所属章节第二阶段 - LangChain 模块化管理 - langchain-core← 上一篇LangChain 框架介绍 | 系列目录 | 下一篇langchain 主包详解 → 摘要本文详细讲解了LangChain 模块化管理 - langchain-core包括核心概念、实战代码示例和最佳实践。通过本文的学习你将掌握 LangChain 1.0 的核心技术要点能够快速构建基于大模型的 AI 应用。适合人群想系统学习 LangChain 1.0 的开发者需要构建 AI Agent 应用的工程师对 LLM 应用开发感兴趣的技术爱好者第二阶段、LangChain模块化管理的定位与描述LangChain 把“核心抽象”与“具体实现/第三方集成/历史实现”拆分成多个包以实现更清晰的 API 边界、减小核心包体积、并把社区贡献与厂商集成模块化管理。主要目标是核心更稳定、可维护集成可按需安装。2.1 LangChain 1.0 核心依赖包及作用依赖包名称核心作用详细功能介绍langchain-core核心抽象层和 LCEL定义所有组件如模型、消息、提示词模板、工具、运行环境的标准接口和基本抽象。它包含了LangChain 表达式语言 (LCEL)这是构建链式应用的基础。这是一个轻量级、不含第三方集成的基石包。langchain应用认知架构主包包含构建 LLM 应用的通用高阶逻辑如 Agents (如新的 create_agent() 函数)、Chains 和通用的检索策略 (Retrieval Strategies)。它建立在 langchain-core 之上是用于组合核心组件的“胶水”层。langchain-community社区第三方集成包含由 LangChain 社区维护的非核心或不太流行的第三方集成例如大部分的文档加载器 (Document Loaders)、向量存储 (Vector Stores)、不太流行的 LLM/Chat Model 集成等。为了保持包的轻量所有依赖项都是可选的。langchain-openai/langchain-[厂商名称]特定厂商深度集成针对关键合作伙伴的集成包如 langchain-openai, langchain-anthropic。它们被单独分离出来以提供更好的支持、可靠性和更轻量级的依赖。它们只依赖于 langchain-core。langchain-classic旧版本兼容包含 LangChain v0.x 版本中的已弃用 (deprecated) 或旧版功能如旧的 LLMChain、旧版 Retrievers、Indexing API 和 Hub 模块。它的主要作用是为用户提供一个平稳的迁移期确保旧代码在升级到 v1.0 后仍能运行。1. langchain-core包含核心抽象与接口LLM/ChatModel 抽象、Prompt 抽象、Chain/Agent 的基类、schema、消息格式等。不包含具体厂商的实现例如没有 OpenAI client 的封装而是定义“合同interfaces”其他包在此之上实现具体功能。这是构建 LangChain 应用生态的最小公共底座。# 安装pip install langchainfromlangchain_core.promptsimport[PromptTemplate](06_messages_prompt.md)prompt_templatePromptTemplate.from_template(为生产{product}的公司起一个好名字)formatted_promptprompt_template.format(product智能手机)responsemodel.invoke(formatted_prompt) 总结本文详细介绍了LangChain 模块化管理 - langchain-core的核心概念和实战技巧。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用 LangChain 1.0如果你有任何问题或建议欢迎在评论区留言交流← 上一篇LangChain 框架介绍 | 系列目录 | 下一篇langchain 主包详解 →️标签LangChain模块化langchain-core感谢阅读如果觉得有帮助记得点赞收藏关注哦本文为原创内容版权归作者所有转载需注明出处。