【科技友瘋狂】LangChain 入門教學:打造你自己的 ChatGPT 工具型應用

關鍵字 : 全端工程師修煉日記 LangChain LLM AI應用 Python開發

【科技友瘋狂】LangChain 入門教學:打造你自己的 ChatGPT 工具型應用

想打造自己的聊天機器人?
想整合 GPT 模型、資料庫與工具行為?
你可能聽過 OpenAI API,但如果你想做得更深、更快、更強, LangChain 就是你不能錯過的開源框架。

LangChain 是一套專為 LLM 應用設計的 Python 套件,能幫助你快速串接模型、記憶庫、檔案系統、工具功能,進而打造出真正可用的 AI 系統。

一、LangChain 是什麼?

LangChain 是一個開源框架,主要用於 建構大型語言模型驅動的應用程式

它可以幫你處理以下難題:

如何串接模型(如 OpenAI、Anthropic、Cohere)

如何加入長期記憶(如使用向量資料庫)

如何讓 AI 學會使用工具(執行指令、查資料)

如何串接資料來源(PDF、網頁、資料庫)

簡單來說, LangChain 就像是你開發 LLM 應用的工程骨架與大腦橋樑。

二、LangChain 可以做什麼?

以下是 LangChain 實際應用場景:

建立一個最基本的 Chain:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import SimpleSequentialChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
template = PromptTemplate.from_template("請翻譯這段話為英文:{input}")
chain = SimpleSequentialChain(llm=llm, prompt=template)
print(chain.run("我想學 LangChain"))

這就是最簡的 Prompt → Response 流程,你可以將它視為「LLM 對話 API 包裝器」,但可擴充性極高。

四、進階功能:讓 AI 學會「使用工具」

LangChain 中有一個核心概念叫做 Agent,也就是「可以根據需求選擇工具的 AI」。

例如你可以讓 LLM 自動選擇:

Google 搜尋工具

計算數學的函式

查詢 SQL 資料表

回答來自文件的知識

使用工具範例:

from langchain.agents import initialize_agent, load_tools
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
agent.run("計算 78 的平方根")

AI 會分析你的問題,然後自動選擇「數學工具」來運算,再回答結果。

五、與資料互動:Retrieval-Augmented QA

你可以用 LangChain 輕鬆打造一個「上傳 PDF → 開始問答」的系統:

把文件切割成段落

建立向量索引(用 FAISS / Chroma)

將使用者提問轉為查詢

LLM 回答與之最相關的資料

這就是所謂的 RAG(檢索增強生成) 應用,LangChain 幾行程式就能搞定。

六、LangChain 的技術架構概念

LangChain 分成幾個模組:

LLM(模型層):串接 GPT、Anthropic、Cohere…

PromptTemplates:用來格式化輸入

Chains:多步驟推理流程

Agents:具備決策能力的 AI(可選工具)

Memory:對話歷史記憶管理

Tools:自定義外部功能(查天氣、查股票)

VectorStore:記憶資料庫(用於搜尋與檢索)

這些組件可以自由組合成你要的 AI 應用架構。

七、結語:LangChain 是未來 AI 開發者的工具箱

想超越簡單的 GPT 回答

想整合多種 AI 模型與資料來源

想做自己的 AI 機器人、助手、分析工具