【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