LangChain 根據模組化原則運作，將語言型 AI 系統拆解為可重複使用的元件。這些元件稱為「鏈結」，涵蓋特定功能，例如資料檢索、模型互動和記憶體管理。開發人員可在不同的配置中組合這些鏈結，根據應用程式的獨特需求打造專屬的 LangChain。

LangChain 的核心在於利用分散式架構，讓您能夠以兼顧效率和擴充性的方式處理語言資料。這個架構採用微服務設計，每個鏈結都會以獨立服務的形式運作，方便彈性部署與管理，而且還能完美整合外部服務，包括 LLM 和雲端式資料來源。

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• 建立模型鏈結與巢狀結構：LangChain 能讓您直接鏈結和嵌入語言理解模型，這對於多躍點推論和複雜的語言理解工作很有幫助
• 有效率地使用記憶體：LangChain 採用高效記憶體配置技術，可按照有限的資源限制，處理運算需求較大的大型語言模型

• 靈活整合資料：LangChain 可讓您完美整合各種資料來源 (例如結構化資料庫和非結構化文字內容)，進而提供完善的語言理解和分析體驗
• 有效檢索和快取資料：LangChain 整合高效率的資料檢索和快取機制，可確保能快速存取語言資料，並將模型推論時的延遲情況降至最低

• 支援多重鏈結：LangChain 支援在單一執行鏈結中同時執行多個語言理解模型，因此能讓不同模型有效率地協作與協調
• 彈性鏈結拓撲：LangChain 可讓使用者設定鏈結中的語言理解模型拓撲並進行最佳化，確保能夠有效率地執行且資源分配得當

• 多代理程式溝通與互動：LangChain 支援建立及部署多種語言理解代理，能讓不同的模型進行複雜的協作和協調
• 集中式代理協調：LangChain 提供集中化的語言理解代理協調與監督功能，確保您能在多代理系統內有效率地分配工作和管理資源

• 可擴充的外部記憶體：LangChain 能彈性整合自訂外部記憶體模組，讓使用者依據特定需求擴充及自訂這個架構的記憶體管理功能
• 自動調整的結構定義分配：LangChain 運用可自動調整的演算法來分配與使用記憶體，讓資源的使用發揮最佳成效，並確保系統以有效率的方式儲存和檢索結構定義

LangChain 曾用於開發各種語言型 AI 應用程式，包括：

LangChain 提供強大後盾，讓聊天機器人能順利以自然語言進行對話、回答問題及協助使用者。

LangChain 能讓您開發工具，協助開發人員瞭解程式碼、編寫更出色的程式碼，及更有效率地執行程式碼偵錯作業。