LangChain Chain 架构深度解析

01 Chain 核心原理

1.1 设计演进

▋ 概念锚定
Chain (链式组件) 为多模块复合型AI应用核心架构模式：

• 实现组件间管道式数据流​（Pipeline Pattern）
• 支持上下文感知的链式调用
• 允许模块间输入输出绑定

▋ 版本差异比较表

# 继承结构对比示例（抽象层级）
class Chain_v0(BaseModel, ABC):  # 传统实现
    def __call__(self, inputs): ...

class Chain_v1(RunnableSerializable):  # 现代实现
    def invoke(self, inputs): ...

1.2 链路构建模式

▋ LLMChain 基础架构

from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 组件装配
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("生成关于{subject}的趣味段子")

# 链式封装
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# 多形态调用（遗留问题）
chain.run("程序员")           # 字符串输入
chain.invoke({"subject": "程序员"})  # 规范化调用

⚠️ ​兼容性告警
传统 Chain 支持多种调用方式导致的技术债：

• 参数类型不统一（字符串/Dict混合）
• 返回值格式多样化
• 上下文管理困难

02 组件生态分类

2.1 LCEL Chains (推荐)

▋ 函数式构建模式

from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain

doc_chain = create_stuff_documents_chain(
    llm=ChatOpenAI(),
    prompt=ChatPromptTemplate.from_messages(...)
)

# 上下文注入示例
documents = [Document(content="...")]
response = doc_chain.invoke({
    "query": "分析用户偏好",
    "context": documents
})

▋ Chain 特性对比矩阵

关键指标说明

▋ ​构建速度

• 传统方案需通过继承体系定义完整类结构
• LCEL 采用声明式编程范式（类似Kotlin DSL）

▋ ​调试能力

• LCEL 内置执行轨迹记录器（LangSmith集成）
• 支持断点调试与中间态快照导出

▋ ​热更新

• 传统链需重新实例化对象
• LCEL 支持通过 update_runtime_config() 方法动态调整流水线

▋ ​中转API推荐

• 💡一步API
• ✨中转使用教程

2.2 Legacy Chains (传统链)

▋ 典型实现案例

from langchain.chains.conversation.base import ConversationChain

legacy_chain = ConversationChain(llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"))

# 继承式调用缺陷展示
output = legacy_chain.invoke({
    "input": "请解析我的运动喜好",
    "history": "用户：喜欢足球\nAI：了解..."
})

# 输出结构不透明
print(output)  # {'input':..., 'history':..., 'response':...}

▋ 淘汰路线图

最佳实践指南

✅ ​架构决策建议

• 新项目强制使用LCEL表达式
• 存量项目逐步迁移至Runnable接口
• 禁用以下方法：

chain.run()
chain.apply()
chain.predict()

资料推荐

• 🔗 官方文档参考
• 💡大模型中转API推荐
• ✨中转使用教程