langchain3.0

### LangChain 3.0 文档与特性

LangChain 是一种用于构建语言模型应用程序的强大框架。随着版本迭代至 3.0，该平台引入了一系列新特性和改进之处。

#### 安装依赖包
为了使用最新版的 LangChain 构建应用，需先安装必要的 Python 库：

pip install -qU langchain-community==3.0 pyepsilla

上述命令会确保获取到指定版本的 `langchain-community` 及其他辅助工具[^3]。

#### 设置环境变量
在实际开发前，还需配置好外部服务接口密钥，比如 OpenAI 提供的语言模型 API 访问凭证：

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = input("请输入您的 OpenAI API 密钥:")

此段代码片段允许开发者安全输入并保存敏感信息于运行时环境中，以便后续调用所需的服务功能。

#### 主要更新亮点
- **模块化架构增强**：新版进一步优化了内部组件间的解耦合度，使得自定义扩展变得更加容易。
- **性能提升**：通过算法改进以及底层实现细节调整，整体处理效率有所提高。
- **社区贡献支持**：鼓励更多第三方插件接入，丰富生态系统的同时也促进了技术交流与发展。

对于希望深入了解如何利用这些新增能力来创建复杂对话系统的读者来说，官方文档提供了详尽的操作指南和技术说明[^1]。

相关问题

langchain langchain-community langchain-core langchain-openai兼容版本

Langchain是一个基于开源社区的自然语言处理工具包，它由几个核心组件构成：

1. **langchain-langchain-core**: 这是Langchain的基础库，包含了基本的语言处理功能如分词、词性标注、句法分析等。它是整个框架的基石。

2. **langchain-langchain-community**: 这部分是Langchain的社区版，汇集了广大开发者贡献的各种模型和插件，如预训练的语言模型和领域特定的知识库，使得用户可以根据需求选择并扩展其功能。

3. **langchain-langchain-openai**: 这是Langchain与OpenAI合作的一个兼容版本，它可能包含对OpenAI的一些API支持，比如与GPT-4类似的人工智能模型集成，旨在提供更高级的文本生成和交互能力。

这些组件共同构建了一个可扩展的平台，便于开发者在各种应用场景中利用和定制自然语言处理技术。

langchain emmbedding

在Chain中，"embedding"是指将文本数据转换为向量表示的过程。这个过程可以通过LangChain中的"Chain"来完成。Chain是一种任务或者说是一系列任务，可以像链条一样一个接一个地执行多个任务，其中包括将文本转换为向量表示。具体来说，1.6 Embedding模块在LangChain中提供了将文本数据进行向量化的功能。为了使用LangChain的Embedding功能，您需要在第二步程序包下创建一个名为chatglm-6b的目录，并下载相应的模型文件，然后按照指示安装所需的软件包和依赖。安装完成后，您就可以使用LangChain的Embedding模块进行文本向量化的操作了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [LangChain + Embedding + Chromdb，关联使用ChatGLM的本地搭建训练平台教程](https://blog.csdn.net/tony_vip/article/details/131813354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]