这篇解决什么

LangChain 解决的是「把模型调用拆成可替换组件」，不是「开箱即用的知识库产品」。提示词、Chat Model、Retriever、Tool、Output parser 各管一段；LCEL 再用管道把它们组成可流式、可重试、可进 LangSmith 的链。

原先草稿只列了提示词模板。模板确实是入口，但停在这里会把框架学成字符串拼接。

提示词模板先分清三种

  • 通用 PromptTemplate：填变量，适合单轮补全。
  • Few-shot：把示例嵌进模板，稳住格式和语气；示例多了要改成动态检索，不要把整本手册塞进 prompt。
  • ChatPromptTemplate：按 system / human / ai 角色拼消息，和 Chat Model、工具调用对齐。

LCEL 才是主干

链不是 LLMChain 那种旧封装，而是 Runnable 的组合：检索 → 拼上下文 → 调模型 → 解析。中间节点要能单独测、单独限流。Agent 循环、分支、人机确认不要硬写在 LCEL 里，那是下一篇 LangGraph 的事。

和本系列其它文怎么接

  • 要完整文档解析和权限闭环，对照已发布的 RAGFlow，不要用 LangChain 冒充平台。
  • 只要组件和 RAG 拼装，用本文；要图状态和 HITL，用 LangGraph；要角色制 Multi-Agent，用 CrewAI。