Введение¶

LangChain — это фреймворк для разработки приложений, работающих на основе large language models (LLMs).

LangChain упрощает каждый этап жизненного цикла приложения на базе LLM:

Разработка (Development): Создавайте свои приложения с помощью open-source компонентов LangChain и интеграций со сторонними сервисами. Используйте LangGraph для построения stateful-агентов с нативной поддержкой streaming и human-in-the-loop.
Подготовка к продакшену (Productionization): Используйте LangSmith для инспектирования, мониторинга и оценки ваших приложений, чтобы вы могли постоянно оптимизировать их и уверенно разворачивать.
Развертывание (Deployment): Превращайте ваши приложения LangGraph в production-ready API и ассистенты с помощью LangGraph Platform.

LangChain Framework Overview Diagram outlining the hierarchical organization of the LangChain framework, displaying the interconnected parts across multiple layers.

LangChain реализует стандартный интерфейс для large language models и связанных технологий, таких как embedding models и vector stores, и интегрируется с сотнями провайдеров. Подробнее см. на странице integrations.

pip install -qU "langchain[google-genai]"

import getpass
import os

if not os.environ.get("GOOGLE_API_KEY"):
    os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for Google Gemini: ")

from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("gemini-2.5-flash", model_provider="google_genai")

model.invoke("Hello, world!")

Эта документация фокусируется на Python-библиотеке LangChain. Перейдите сюда для документации по JavaScript-библиотеке LangChain.

Архитектура¶

Фреймворк LangChain состоит из нескольких open-source библиотек. Подробнее читайте на странице Architecture.

langchain-core
Пакеты интеграций (например, langchain-openai, langchain-anthropic и т.д.): Ключевые интеграции были выделены в легковесные пакеты, которые совместно поддерживаются командой LangChain и разработчиками интеграций.
langchain
langchain-community
langgraph

Руководства¶

Учебные пособия (Tutorials)¶

Если вы хотите создать что-то конкретное или предпочитаете обучаться на практике, ознакомьтесь с нашим разделом tutorials. Это лучшее место для начала.

Вот лучшие руководства, с которых стоит начать:

Ознакомьтесь со всем списком учебных пособий LangChain здесь, а также с другими учебниками по LangGraph здесь. Чтобы глубже изучить LangGraph, пройдите наш первый курс LangChain Academy, Introduction to LangGraph, доступный здесь.

How-to руководства¶

Здесь вы найдете краткие ответы на вопросы типа «Как мне…?». Эти how-to руководства не охватывают темы глубоко — такую информацию вы найдете в разделах Tutorials и API Reference. Однако эти руководства помогут вам быстро выполнить распространенные задачи с использованием chat models, vector stores и других общих компонентов LangChain.

Ознакомьтесь с how-to, специфичными для LangGraph, здесь.

Концептуальные руководства¶

Знакомство со всеми ключевыми частями LangChain, которые вам необходимо знать! Здесь вы найдете высокоуровневые объяснения всех концепций LangChain.

Для более глубокого погружения в концепции LangGraph ознакомьтесь с этой страницей.

Интеграции¶

LangChain является частью богатой экосистемы инструментов, которые интегрируются с нашим фреймворком и строятся поверх него. Если вы хотите быстро начать работу с chat models, vector stores или другими компонентами LangChain от конкретного провайдера, ознакомьтесь с нашим растущим списком integrations.

Справочник по API¶

Перейдите в раздел reference, чтобы ознакомиться с полной документацией по всем классам и методам в Python-пакетах LangChain.

Экосистема¶

️ LangSmith¶

Трассировка и оценка ваших приложений на основе языковых моделей и интеллектуальных агентов, чтобы помочь вам перейти от прототипа к продакшену.

️ LangGraph¶

Создание stateful, multi-actor приложений с LLM. Плавно интегрируется с LangChain, но может использоваться и без него. LangGraph обеспечивает работу production-grade агентов, которым доверяют LinkedIn, Uber, Klarna, GitLab и многие другие.

Дополнительные ресурсы¶

Версии¶

Узнайте, что изменилось в v0.3, как перенести legacy-код, ознакомьтесь с нашей политикой версионирования и многое другое.

Безопасность¶

Ознакомьтесь с лучшими практиками безопасности, чтобы убедиться, что вы безопасно разрабатываете с использованием LangChain.

Вклад в проект¶

Ознакомьтесь с руководством для разработчиков с инструкциями по внесению вклада и настройке вашей среды разработки.

Source: https://python.langchain.com/docs/introduction/