LangChain Framework 讓 LLM 快速落地的好幫手

1 天前

認識 LangChain 讓 LLM 快速落地的好幫手

在這幾年 LLM 應用爆發的浪潮中，真正讓 AI 變成「可以落地的應用」，其實不是模型本身，而是你怎麼把它接進系統、接進資料、接進流程。這正是 LangChain 存在的理由。LangChain 是一個採用 MIT License 的開源專案（2014 年起公開發展），定位非常清楚：它不是在跟 OpenAI、Claude 或任何 LLM 打對台，而是負責把這些模型「變成可以用在產品裡的元件」。你可以把它理解成一個 LLM 應用的中介層框架，幫你統一整合語言模型、向量資料庫、API、工具函式與業務流程，讓你用工程方式來開發 AI，而不是用 Prompt 土法煉鋼。

如果你在做 RAG（Retrieval-Augmented Generation），LangChain 幾乎是目前最成熟的解法之一。它可以快速串接各種文件來源（資料庫、PDF、Notion、S3、內部 API）、向量搜尋引擎（Pinecone、FAISS、Weaviate…），再把檢索結果餵回 LLM，形成一條完整的「查資料 → 理解 → 生成回答」的資料流。對企業內部知識庫、客服機器人、文件助理、法務查詢系統來說，這種結構化的 RAG Pipeline 幾乎是標配。

在技術選型上，LangChain 同時支援 Python 與 JavaScript（Node.js），這讓它可以橫跨資料工程與 Web 產品線，後端可以用 Python 跑資料處理與向量化，前端與 API Server 則用 JS / TypeScript 包成服務，最後對外提供 REST API 給網站、App 或內部系統呼叫。這一點對於要把 AI 接進既有微服務架構的團隊非常關鍵。

LangChain 另一個被低估的價值是它的開發與營運工具鏈。它內建了測試（Testing）、評估（Evaluation）與追蹤（Tracing）機制，讓你可以像 Debug API 一樣 Debug LLM：知道 Prompt 怎麼跑、資料怎麼被取回、模型怎麼回應、哪一段造成 hallucination。這對正式商用 AI 系統來說不是加分，而是必須。

而真正讓 LangChain 能「像程式一樣組 AI」的，是它的 LCEL（LangChain Expression Language）。LCEL 是一種用來描述資料流的語法，你可以用它把「使用者輸入 → 檢索 → Prompt 組裝 → LLM → 後處理」這整條流程用宣告式方式串起來，像在接水管一樣組合 AI 邏輯。這讓複雜的 LLM 應用不再是一堆 if-else 與 callback，而是可讀、可維護、可測試的流程定義。

總結來說，如果你只是想玩 ChatGPT，LangChain 不是必要；但如果你要打造能上線、能擴充、能接資料、能被團隊維護的 AI 應用，LangChain 幾乎就是目前業界最實用的底層框架之一。它把 LLM 從「對話工具」提升為「軟體元件」，這也是為什麼越來越多真正要做產品的團隊，都把它當成 AI Stack 的核心。

Stage of the LLM Application Lifecycle

如果你把一個 LLM 應用當成產品來看，LangChain 真正厲害的地方不在於「能不能呼叫模型」，而是在於它把從開發到上線的整個生命週期都設計成一條可被工程化的流水線。一般來說可以分為以下三個階段：

Development Stage（開發階段）

LangChain 提供的不是單一 API，而是一整套 Building Blocks 與 Components，包含 Prompt、Retriever、Tool、Memory、Vector Store、Model Wrapper，以及各種第三方服務的整合介面。這些元件不是拿來單獨用的，而是透過 LangGraph 被組裝成一張有狀態、有分支、有回圈的流程圖，把「使用者輸入 → 查資料 → 呼叫模型 → 工具執行 → 結果回寫」這種複雜互動，變成一個可被控制與維護的 AI Workflow。換句話說，你不是在寫 Prompt，而是在用工程方式建構一個 AI 系統。

Productionization Stage（產品化階段）

當你開始進入，真正的痛點會從「怎麼跑」變成「為什麼壞」。這時 LangChain 交給你的是 LangSmith。它提供完整的 Tracing、Debugging、Testing 與 Evaluation 能力，讓你能精準看到每一次請求的 Prompt、輸入資料、模型回應與中間推論過程。你可以比較不同 Prompt 的效果、找出 hallucination 是從哪一步開始產生，甚至為 RAG 的檢索品質做量化評估。這讓 LLM 不再是黑盒子，而是可以像 API 與微服務一樣被監控與優化。

Deployment Stage（佈署階段）

等到模型穩定、流程可控，就會進入佈署階段，這時你不需要自己包 FastAPI 或寫一堆膠水程式，LangServe 可以直接把 LangChain 或 LangGraph 的應用轉成標準化的 REST API，讓前端、App 或其他後端服務可以像呼叫一般服務一樣使用你的 AI。更進一步，透過 LangGraph Cloud，你可以把整個 AI Workflow 直接部署成雲端服務，包含擴展、版本控管與運行管理，真正把 LLM 應用從「實驗專案」推進到「可營運產品」。

這三個階段串起來，其實就是 LangChain 的核心價值：它不是幫你寫 Prompt，而是幫你把 AI 從原型 → 產品 → 上線服務的整條路打通。對要做企業級 LLM 應用的人來說，這套 Lifecycle 設計，才是 LangChain 真正的護城河。

以下是 LangChain Stack

LangChain 7 大元件 (LangChain Compoments)

如果你把 LangChain 當成一套「AI 應用框架」，那它真正的價值就在於這些被拆得非常乾淨的核心元件（Components）。它們的設計目標是把原本混亂又難以控制的 LLM 呼叫，變成可以組裝、可以測試、可以維護的工程系統。以下我們分別介紹七大元件：

Model 元件

這裡分成兩種：LLMs（語言模型）負責純文字生成，你給它一段文字，它就幫你往下補；而 ChatModel（聊天模型）則是針對多輪對話設計，會理解 role、對話歷史與上下文。LangChain 把這兩者抽象成統一介面，讓你可以在不改商業邏輯的情況下，切換 OpenAI、Claude、Gemini 或自架模型。

Prompt Template 元件

這不是單純的字串拼接，而是可參數化的對話樣板。你可以先定義好一個標準 Prompt 結構，再把使用者輸入、查詢結果、系統指令動態塞進去，確保模型每次收到的指令格式都是一致且可控的，這對穩定性非常關鍵。

Output Parser 元件

模型回傳之後，輪到 Output Parser 上場，LLM 原本只會吐文字，但實務上你往往需要的是結構化資料，例如 JSON、CSV 或 XML。Output Parser 就負責把「看起來像 JSON 的文字」轉成真正可以被程式使用的資料格式，避免你在後端自己寫一堆脆弱的字串解析。

Chain 元件

Chain 是 LangChain 的核心概念之一，它描述的是「資料怎麼從輸入一路流到輸出」，讓資料像是 Pipe 的方式流動處理，中間經過哪些 Prompt、Model、Parser、Tool。這讓你可以用模組化方式組合出客服機器人、文件助理、搜尋引擎或內部 AI 工具，而不是寫一堆硬編碼的流程。

Memory 元件

當你在做對話型系統時，就一定會用到 Memory 元件（我們之後會有文章介紹聊天機器人）。它負責記住使用者說過什麼、模型回過什麼，並把這些歷史狀態存進 SQLite、檔案或其他儲存層，讓 LLM 在多輪對話中不會失憶，真正做到「有上下文的助理」。

Agent 元件

如果你的應用開始變得複雜，就會進入 Agent 的領域。Agent 是一種內部自我對話機制：模型會根據任務決定要不要查資料、要不要呼叫工具、要不要再問自己一次，直到得到它認為最合理的答案。這讓 LLM 不只是回應問題，而是可以執行任務與決策。

Retriever 元件

最後是幾乎所有企業級應用都離不開的 Retriever 元件。因為 LLM 本身的訓練資料是固定的，你不可能每次都把幾十萬份文件丟給模型。Retriever 透過向量搜尋，從已經向量化的資料庫中找出最相關的內容，再把這些結果送給模型，這就是 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心實作方式。

把這些元件放在一起，你會發現 LangChain 真正在做的不是「幫你呼叫 AI」，而是把 AI 變成一個可以被工程化、被管理、被規模化的系統。這也是它能撐起從 Prototype 到正式產品的原因。LangChain Model I/O 將語言模型的使用介面抽象化，透過一致的 I/O 介面來串接不同的實做，讓我們可以快速搭建自己需要的應用邏輯。

LangChain 優缺點分析

不可否認，LangChain 的出現，確實把「把 LLM 接進系統」這件事的門檻拉低了非常多。以前你要自己處理 Prompt 組裝、文件檢索、上下文管理與模型呼叫流程，現在只要用 LangChain 的框架與元件，就能在很短時間內做出能跑的對話系統、知識庫搜尋、甚至任務型 AI 助理。對想快速驗證想法或打造 AI 產品原型的團隊來說，這是一個極大的加速器。

從優勢來看，LangChain 最核心的是它的模組化設計。你不需要被綁死在某一種寫法，而是可以用 Prompt、Chain、Agent、Retriever、Memory 等元件自由組裝，讓 AI 行為可以像軟體一樣被設計。再加上它對向量資料庫與外部 API 的整合能力非常完整，無論是 FAISS、Weaviate 還是各種內部服務，都可以很自然地接進 LLM，讓模型不只是聊天，而是真的能查資料、做事、回寫系統。加上社群與官方更新速度快，新模型、新用法通常很快就會被納入框架內，對走在 AI 前線的團隊相當有利。更重要的是，它不綁模型供應商，你可以在 OpenAI、Anthropic、Mistral、Hugging Face 之間自由切換，避免被單一平台鎖死。

但實務上，LangChain 也不是沒有代價。第一個痛點是學習曲線。它的抽象層級很高，Chain、Agent、Memory、Retriever、LangGraph 這一整套概念，如果沒有實際做過 LLM 應用，很容易一開始就被搞混。第二個問題是效能與成本。一旦你開始用 Agent 自我對話、Chain 層層包裝，如果設計不當，很容易讓一次使用者請求變成多次模型呼叫，導致延遲變長、API 費用暴增。最後則是 API 變動快，LangChain 的開發節奏非常激進，像 ConversationChain 這類元件常被棄用或重構，對於已經上線的系統來說，維護成本會比一般框架高。

總體來說，LangChain 非常適合「要認真做 LLM 應用」的團隊，而不是只想簡單包一個聊天機器人。如果你願意承擔學習與維護成本，它能換給你的，是一套足以支撐產品級 AI 的工程架構。優缺點整理如下：

LangChain 優勢

✅ 模組化設計：提供了靈活的組件，讓開發者可以自由組合不同功能。
✅ 強大的擴展性：支持與向量數據庫（如 FAISS、Weaviate）和各種 API 整合，提升 LLM 的能力。
✅ 社群活躍：開發者社群非常活躍，官方也在不斷更新新功能，適合前沿 AI 應用開發。
✅ 支援多種模型：不僅支持 OpenAI，還支持 Hugging Face、Anthropic、Mistral 等多種 LLM，增加靈活性。

LangChain 挑戰與缺點

❌ 學習曲線較陡：對於新手來說，LangChain 的概念較多（Chains、Agents、Memory 等），需要一些時間來理解和掌握。
❌ 性能開銷：如果不合理使用 Chains 和 Agents，可能會帶來額外的 API 請求成本和延遲。
❌ API 變動較快：LangChain 的更新頻繁，可能常會出現像 ConversationChain 這樣的棄用警告，開發者需要經常適應新版本的變化。

透過 LangChain 實做 RAG

這裡我們只能牛刀小小試，找了一份網路上的 PDF 實做「聊天話術大師」代理人，透過指導可以教你如何與異性聊天，相關重點如下：

Documents 來源是「聊天话术终极指南 - 浪迹团队.pdf」
LLM 使用 ChatGPT API
Web Search API 使用 Tavily
向量資料庫使用 Chroma 函式庫
RAG Example Source Code (GitHub)

RAG 實做流程如下：綠色圓圈代表流程中使用到的工具節點、藍色圓圈代表 LLM 節點、橘色菱形則代表 Route 模組。