用途：LangChain 是一个用于构建生产级大语言模型（LLM）应用的框架技能。适用于需要组合多组件、构建可自主使用工具与决策的智能体、实现 RAG 检索增强生成、接入多种 LLM 提供商（如 OpenAI、Anthropic、本地模型）、构建带对话记忆的聊天机器人、处理并查询文档集合、流式响应编排多步推理等场景。不适用于简单单提示调用、以 UI 为主的聊天应用、需最小依赖或极致性能优化的场景。
主要能力：
- 基础链组合：通过 LCEL 表达式语言将提示模板、模型、输出解析器组合为可运行链，支持多步串行与并行分析链。
- 智能体与工具：支持 ReAct 智能体、结构化聊天智能体，可自定义工具并以 JSON 返回结果，含错误处理与迭代上限。
- 对话记忆：提供会话历史存储、摘要缓冲记忆，在长对话中保留近期消息并压缩旧内容。
- RAG 流程：包括文档加载、文本切分、向量化、向量库存储与检索器构建。
使用方式（必要命令原样保留）： 快速安装：pip install langchain langchain-openai langchain-community langchain-core；向量库依赖：pip install chromadb faiss-cpu；文档加载器：pip install unstructured pypdf docx2txt；设置密钥：export OPENAI_API_KEY="your-api-key"。 核心安装：pip install langchain>=0.2.0 langchain-openai>=0.1.0 langchain-core>=0.2.0；RAG 依赖：pip install chromadb>=0.4.0 faiss-cpu>=1.7.0；文档处理：pip install unstructured>=0.10.0 pypdf>=3.0.0；网络搜索与工具：pip install duckduckgo-search wikipedia arxiv；本地 LLM 可选：pip install langchain-community ollama。环境变量支持 OPENAI_API_KEY 与 ANTHROPIC_API_KEY。
限制与说明：资料未提供具体收费、价格或平台支持范围，暂未提供；示例中部分工具使用模拟数据，需替换为实际实现；具体版本与依赖兼容性以实际安装为准。