LangChain GitHub 介绍：从代码库开始学习 – wiki基地

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从代码库开始学习：深入剖析 LangChain GitHub 的宝藏

在大型语言模型（LLM）的浪潮席卷全球之际，如何高效地构建、部署和管理基于LLM的应用成为了开发者们面临的核心挑战。LangChain，作为一个用于开发LLM应用的框架，迅速崛起，成为了连接LLM与其他数据源和工具的强大桥梁。无论是构建问答系统、聊天机器人，还是更复杂的代理（Agent），LangChain都提供了丰富的组件和抽象层，极大地简化了开发流程。

市面上关于LangChain的学习资源琳琅满目，官方文档、博客、教程、视频不胜枚举。然而，对于渴望深入理解其设计理念、内部机制以及最新发展方向的开发者来说，直接探索LangChain的GitHub代码库无疑是一条独特且极具价值的学习路径。GitHub不仅仅是托管代码的地方，它是一个活生生的、不断演进的知识宝库，包含了项目的所有历史、当前的开发状态、社区的讨论以及最真实的实现细节。

本文将带领你踏上这场从代码库学习LangChain的旅程。我们将一起深入挖掘LangChain仓库的各个角落，揭示如何通过阅读代码、理解目录结构、运行示例、查看提交历史和参与社区讨论，来掌握LangChain的精髓。这不仅仅是学习如何使用一个工具，更是学习如何构建一个复杂的、模块化的LLM应用框架的思想。

为什么选择从GitHub代码库学习 LangChain？

  1. 获取第一手资料： 官方文档虽然重要，但有时可能滞后于代码的最新变化。GitHub代码库永远是最新的。你可以直接看到每个组件是如何实现的，而不是仅仅知道它提供了哪些功能。
  2. 理解内部机制： 通过阅读源代码，你可以深入了解LangChain的抽象层是如何构建的，Chain、Agent、Tool、Loader、Memory等核心概念在代码中是如何体现的，它们之间如何协同工作。这有助于你在遇到问题时更好地调试，或者在需要自定义组件时知道从何入手。
  3. 掌握设计模式： LangChain作为一个大型开源项目，其代码库本身就是一份优秀的设计模式和工程实践范本。学习其模块化设计、接口定义、错误处理、测试策略等，对提升你自身的编码能力大有裨益。
  4. 追踪最新进展： 通过关注仓库的提交历史（Commits）、拉取请求（Pull Requests）和问题（Issues），你可以了解LangChain的最新特性、正在修复的Bug、社区的活跃度以及项目未来的发展方向。这让你能始终站在技术的前沿。
  5. 实践驱动学习： GitHub仓库中通常包含大量的示例代码、教程和模板应用。运行、修改和实验这些代码，可以将理论知识立即转化为实践经验，加速学习过程。
  6. 贡献的起点： 如果你最终希望为LangChain社区做出贡献（无论是报告Bug、提交文档改进还是贡献新功能），熟悉代码库结构是第一步。

当然，这种学习方式也并非没有挑战。它要求你具备一定的Python编程基础、面向对象编程概念以及对GitHub基本操作的了解。阅读代码需要耐心和细心，有时会遇到不熟悉的库或模式。但克服这些挑战所带来的回报是巨大的。

踏上旅程：准备工作

在深入代码库之前，你需要做一些准备：

  1. 安装 Git： 确保你的系统安装了 Git 版本控制工具。
  2. 创建 GitHub 账号： 如果你还没有 GitHub 账号，建议注册一个。你可以通过Fork（复制）仓库到自己的账号下进行实验。
  3. 克隆 LangChain 仓库： 打开终端或命令行工具，执行以下命令将 LangChain 的主仓库克隆到本地：
    bash
    git clone https://github.com/langchain-ai/langchain.git
    cd langchain
    如果你打算对代码进行修改和实验（推荐），最好先在 GitHub 上 Fork LangChain 仓库，然后克隆你 Fork 后的仓库：
    bash
    git clone https://github.com/你的用户名/langchain.git
    cd langchain

  4. 设置开发环境： LangChain 项目使用 poetry 进行依赖管理（或传统的 pip）。推荐使用 Poetry：
    “`bash
    # 安装 Poetry (如果尚未安装)
    # curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 –
    # 或 pip install poetry

    安装项目依赖

    poetry install –with docs,examples,tutorials # 安装核心依赖以及文档、示例、教程所需的额外依赖
    如果你更习惯使用 pip：bash

    确保使用虚拟环境

    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate # macOS/Linux

    .venv\Scripts\activate # Windows

    安装核心库 (处于可编辑模式，方便你修改代码)

    pip install -e .

    安装其他需要的依赖 (根据你要运行的示例或教程)

    pip install -r requirements.txt # 这个文件可能只包含核心依赖，你可能需要查看 poetry.lock 或 pyproject.toml 来确定所有依赖

    建议直接参考 Poetry 的安装方式，它管理依赖更全面

    “`
    确保你的 Python 版本符合 LangChain 的要求（通常是 3.8 或更高）。
    5. 选择一个好的IDE： 使用一个功能强大的集成开发环境（IDE），如 VS Code、PyCharm 等，它们提供了代码高亮、自动补全、函数跳转、调试等功能，极大地提升代码阅读和学习效率。

现在，你已经准备好深入LangChain的广阔代码海洋了！

解构 LangChain 仓库结构

LangChain 的 GitHub 仓库结构清晰，但随着项目的发展和拆分（特别是引入了 langchain-core, langchain-community, langchain 等子库），理解其结构变得尤为重要。当前，主要的开发和代码位于 libs/ 目录下。

我们来逐一探索重要的目录和文件：

  1. README.md:

    • 这是你进入仓库的第一站，也是项目的门面。
    • 仔细阅读 README.md，它通常包含项目的简介、核心概念、安装指南、快速入门示例以及指向重要资源的链接（如官方文档、社区论坛等）。
    • 虽然我们是冲着代码来的，但 README.md 提供了一个高层次的概览，帮助你建立对项目整体的认识。

  2. .github/:

    • 这个目录包含了 GitHub 相关的配置，如 Issue 模板、Pull Request 模板、工作流程（Workflows）等。
    • .github/workflows/: (CI/CD) 查看这里的文件可以了解项目是如何进行持续集成和持续部署的。比如，当有新的 Pull Request 提交时，会自动运行哪些测试、代码风格检查等。这有助于你了解项目的质量保障流程。
    • .github/CONTRIBUTING.md: (贡献指南) 如果你有兴趣为 LangChain 贡献代码或文档，这份文件是必读的。它详细说明了贡献流程、行为准则、代码风格要求等。阅读它也能让你了解项目对代码质量的要求。
    • .github/CODE_OF_CONDUCT.md: (行为准则) 说明了社区成员应遵守的行为规范。

  3. libs/:

    • 这是 LangChain 核心代码所在的目录。随着项目模块化，这里包含了主要的 LangChain 库。
    • libs/langchain-core/: 这是一个非常重要的库，它包含了 LangChain 的核心抽象层和基础组件，如 runnables (LCEL), prompts, messages, documents 等。学习 LangChain 的基础，应该从这里开始。进入这个目录，你会看到：
      • src/langchain_core/: 核心代码。你可以探索 runnables/, prompts/, messages/, documents/, language_models/, output_parsers/ 等子目录，看看这些核心概念是如何用 Python 类和函数实现的。
      • tests/langchain_core/: 单元测试。阅读测试代码是理解代码功能的绝佳方式。测试用例展示了如何实例化和使用对应的类或函数，以及预期的行为。
    • libs/langchain-community/: 这个库包含了与第三方服务的集成，如各种 LLM 提供商（OpenAI, Anthropic, Google 等）、向量存储（Chroma, Pinecone, Weaviate 等）、文档加载器（PDF, TXT, Web 等）、工具（SerpAPI, Wikipedia 等）。这里的代码是 LangChain 强大连接能力的关键所在。
      • src/langchain_community/: 集成代码。你可以找到 llms/, chat_models/, vectorstores/, document_loaders/, tools/ 等子目录。选择你感兴趣的集成（例如，如何与 OpenAI API 交互），深入对应的文件，查看其实现细节。这有助于你理解不同服务是如何被统一抽象到 LangChain 接口下的。
      • tests/langchain_community/: 测试代码。同样，这里的测试用例展示了如何使用这些第三方集成。
    • libs/langchain/: 这是 LangChain 的主库，它构建在 langchain-core 和 langchain-community 之上，提供了更高级的抽象和协调逻辑，如 chains, agents, memory 等。
      • src/langchain/: 高级组件代码。探索 chains/, agents/, memory/, callbacks/ 等子目录。例如，查看 chains/llm.py 或 agents/agent_types.py 可以帮助你理解这些核心组件的设计。
      • tests/langchain/: 测试代码。

  4. docs/:

    • 这个目录包含了 LangChain 的官方文档源文件。文档通常使用 Sphinx、Myst 或 Markdown 等工具从这些源文件生成。
    • docs/docs/: 主要的文档内容。你可以找到关于核心概念、模块、指南、API 参考等的 Markdown 或 reStructuredText 文件。
    • 如何使用它来学习？ 当你在阅读代码时遇到不理解的概念或类，可以来这里查找对应的文档。反之，阅读文档时，如果想深入了解某个功能的实现细节，可以直接跳转到代码库中查找。文档结构通常与代码模块结构相对应，这有助于你在两者之间快速切换。例如，如果你在看 libs/langchain/src/langchain/chains/ 下的代码，那么 docs/docs/chains.md 或类似的文档很可能提供了相关的解释和示例。
    • 阅读文档的源文件，有时比渲染后的网页版文档更能帮助你理解文档是如何组织的，以及一些示例代码是如何在文档中呈现的。

  5. templates/:

    • 这个目录包含了基于 LangChain 构建的各种应用程序模板，通常是使用 LangServe 部署的。
    • 这些模板是学习如何将 LangChain 组件组合起来构建一个完整的、可部署的应用的绝佳资源。每个模板通常是一个独立的目录，包含应用代码、依赖文件等。
    • 通过学习这些模板，你可以看到实际应用中如何组织代码、如何处理输入输出、如何集成各种 LangChain 组件（如 Retrieval, Agents, Chains）以及如何进行部署。

  6. examples/:

    • 这个目录包含了一系列 Jupyter Notebook 或 Python 脚本形式的示例，展示了 LangChain 的各种功能和用法。
    • 这里的示例通常比文档中的代码片段更完整，涵盖了从简单到复杂的各种场景。
    • 如何使用它来学习？ 选择你感兴趣的示例（例如，使用某个特定的 Loader 加载文档，或者构建一个问答 Chain），运行它，理解代码的每一步。尝试修改示例代码，改变参数，看看结果如何变化。这是一种非常有效的实践学习方法。
    • 注意：随着 LangChain 的快速发展，examples 目录中的某些示例可能不如 templates 或 tutorials 新或维护及时，但它们仍然提供了丰富的学习材料。

  7. tutorials/:

    • 这个目录可能包含更结构化的、分步骤的教程。
    • 与 examples 类似，tutorials 旨在通过实践来教授 LangChain 的特定方面。它们可能比简单的示例更深入，引导你完成一个小的项目或功能实现。

  8. pyproject.toml / poetry.lock:

    • 这些文件是使用 Poetry 进行依赖管理的配置文件。
    • pyproject.toml 定义了项目的基本信息、依赖列表（包括核心依赖、开发依赖等）以及一些构建配置。
    • poetry.lock 锁定了所有依赖的精确版本。
    • 查看这些文件可以了解 LangChain 项目依赖了哪些第三方库，这有助于你理解其技术栈。

  9. setup.py / requirements.txt (如果存在):

    • 传统的 Python 包管理文件。虽然 LangChain 主项目转向了 Poetry，但在一些子项目或旧版本中可能仍然存在。它们提供了类似的依赖信息。

深入代码：组件的学习路径

了解了仓库的整体结构后，接下来是如何具体地通过阅读代码来学习 LangChain 的组件。选择一个你感兴趣的模块或组件类型作为起点。例如，我们来学习“文档加载器”（Document Loaders）。

  1. 找到相关代码： 文档加载器属于社区集成部分，所以我们去 libs/langchain-community/src/langchain_community/document_loaders/ 目录。你会看到许多以 .py 结尾的文件，每个文件通常对应一个特定的文档加载器（如 pdf.py, csv_loader.py, web_base.py 等）。

  2. 选择一个加载器深入： 假设你想了解 WebBaseLoader 如何工作，找到 web_base.py 文件。

  3. 阅读类定义：

    • 找到 WebBaseLoader 类的定义。
    • 继承关系： 查看它继承自哪个基类（例如，BaseLoader）。这告诉你它遵循了 LangChain 的哪个接口规范。你可以进一步查看 BaseLoader 的定义（通常在 libs/langchain-core/src/langchain_core/document_loaders/base.py），了解所有加载器必须实现的方法（通常是 load() 或 lazy_load()）。
    • __init__ 方法： 查看 __init__ 方法，了解创建 WebBaseLoader 实例时需要哪些参数（例如，要加载的 URL 列表）。参数名和类型提示通常能说明其用途。
    • 核心方法： 找到实现加载逻辑的方法，通常是 load() 或 lazy_load()。仔细阅读这个方法的实现。它可能使用了第三方库（如 requests 发起 HTTP 请求，BeautifulSoup 解析 HTML）。跟随代码逻辑，看看它是如何获取内容、解析内容，并将内容封装成 LangChain 的 Document 对象的。
    • Docstrings 和类型提示： 优秀的开源项目有详细的 Docstrings（文档字符串）和类型提示。它们解释了类、方法、函数的用途、参数、返回值以及可能抛出的异常。这是理解代码功能的关键。

  4. 查看依赖： 在阅读代码时，注意它导入了哪些其他模块或库。例如，WebBaseLoader 可能会导入 requests, BeautifulSoup4, 以及 LangChain 内部的 Document 类。如果你不熟悉某个导入的库，可以暂停，去查阅那个库的文档。

  5. 查找相关测试： 转到 libs/langchain-community/tests/unit_tests/document_loaders/ 目录，查找与 web_base.py 对应的测试文件（可能是 test_web_base.py）。

    • 测试代码展示了如何实例化 WebBaseLoader 并调用其方法。
    • 测试用例会模拟输入，并断言输出或行为是否符合预期。这为你提供了实际使用代码的例子，也帮助你理解在不同情况下代码应该如何表现。

  6. 查看提交历史和 Pull Requests：

    • 在 GitHub 上，找到 web_base.py 文件，点击 “History” 查看其提交历史。你可以看到谁在什么时候修改了这个文件，以及修改的原因（提交信息）。这有助于你了解这个加载器的演进过程。
    • 在主仓库页面，查看 “Pull requests” 选项卡。搜索与 “WebBaseLoader” 或 “document loader” 相关的已关闭或已合并的 PR。这能让你看到其他开发者对这个组件提出的改进、Bug 修复或新功能，以及维护者如何审查和讨论这些变更。这是一个了解社区活跃度和开发方向的好地方。

学习 LangChain 的核心概念：LCEL, Chains, Agents, Memory 等

沿着类似的路径，你可以深入学习 LangChain 的其他核心概念：

  • LCEL (LangChain Expression Language): 这是构建可组合 Chain 的强大方式。查看 libs/langchain-core/src/langchain_core/runnables/ 目录下的代码，特别是 base.py 和各种具体实现的类（如 RunnableSequence, RunnableParallel）。理解 invoke, stream, batch 等方法的实现，以及 | 操作符的内部工作原理。
  • Chains: 位于 libs/langchain/src/langchain/chains/。探索不同类型的 Chain（如 LLMChain, SequentialChain），理解它们如何接收输入、调用 LLM 或其他组件、处理输出。
  • Agents: 位于 libs/langchain/src/langchain/agents/。这是 LangChain 中最复杂的概念之一。深入 agent.py, agent_types.py, initialize.py 等文件，理解 Agent 如何根据输入、可用的工具（Tools）和中间步骤（intermediate steps）决定下一步行动。阅读 agent_executor.py 理解 Agent 的执行循环。
  • Memory: 位于 libs/langchain/src/langchain/memory/ 和 libs/langchain-community/src/langchain_community/memory/。学习不同类型的记忆实现（如 ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory），它们如何存储和检索对话历史。
  • Models (LLMs/ChatModels): 位于 libs/langchain-core/src/langchain_core/language_models/ 和 libs/langchain-community/src/langchain_community/llms/ / chat_models/。理解 BaseLanguageModel, BaseLLM, BaseChatModel 等基类定义的接口，以及具体模型实现类如何调用底层 API。

通过示例和教程进行实践学习

光看不练是远远不够的。利用 examples/ 和 tutorials/ 目录中的资源进行实践。

  1. 运行示例： 找到你感兴趣的示例文件（通常是 .ipynb 或 .py），按照文件中的说明安装可能需要的额外依赖（有时需要在虚拟环境中单独安装），然后运行代码。
  2. 理解示例： 仔细阅读示例代码，理解每一行代码的作用。它如何实例化组件？如何设置参数？如何调用方法？输入是什么？输出是什么？
  3. 修改和实验： 在理解的基础上，开始修改代码。
    • 改变输入参数，看看结果有何不同。
    • 替换组件，例如将一个 LLM 替换为另一个，将一个向量存储替换为另一个。
    • 添加或移除步骤，看看 Chain 或 Agent 的行为如何变化。
    • 引入错误，看看 LangChain 的错误处理机制是如何工作的。
    • 尝试将两个不同的示例结合起来，实现更复杂的功能。
  4. 学习模板： 探索 templates/ 目录，运行其中的应用程序模板。理解这些模板的目录结构，它们如何组织 LangChain 组件、如何处理 API 调用、如何构建一个完整的应用。这为你构建自己的 LangChain 应用提供了蓝图。

通过大量的实践和实验，你将不仅仅停留在理解代码层面，更能掌握如何将 LangChain 应用于实际问题。

参与社区：Issues 和 Pull Requests

LangChain 是一个非常活跃的开源项目。通过关注 Issues 和 Pull Requests，你可以：

  1. 了解常见问题和解决方案： 查看 “Issues” 选项卡。你可以按标签（如 bug, enhancement, question）或关键词进行过滤。许多开发者在使用 LangChain 时遇到的问题会被记录在这里，并经常伴随着解决方案或讨论。这为你提供了一个丰富的问答库。
  2. 追踪 Bug 修复和新特性开发： “Pull requests” 选项卡展示了正在进行的工作。已打开的 PR 是其他开发者提交的 Bug 修复或新功能，你可以看到代码变更、讨论以及测试结果。已关闭或已合并的 PR 则记录了项目接受的变更历史。
  3. 理解设计决策： 在一些复杂的 PR 或 Issue 中，开发者和维护者会讨论不同的实现方案、权衡利弊。阅读这些讨论有助于你理解某些设计决策背后的思考过程。
  4. 参与贡献： 如果你发现了 Bug 或有改进建议，可以在 Issues 中提出。如果你有能力修复 Bug 或实现新功能，可以按照贡献指南提交 Pull Request。参与贡献是深入学习和掌握 LangChain 的最高境界。

总结：GitHub 是学习 LangChain 的活教材

从 LangChain 的 GitHub 代码库开始学习，是一条充满挑战但也极具回报的路径。它为你提供了最直接、最全面、最及时的学习资源。

通过：

  • 理解仓库结构： 知道核心代码、文档、示例、测试都在哪里。
  • 深入核心代码： 学习 langchain-core, langchain-community, langchain 中核心概念和组件的实现细节。
  • 阅读测试用例： 学习如何正确使用组件以及预期的行为。
  • 结合官方文档： 在阅读代码时，利用文档来补充理解。
  • 运行和修改示例/模板： 通过实践将理论知识转化为实际技能。
  • 关注 Issues 和 Pull Requests： 了解项目进展、常见问题和社区讨论。

你将不仅仅学会如何使用 LangChain 的 API，更能理解其底层原理、设计哲学以及如何构建健壮、灵活的 LLM 应用。这门课程没有老师，没有固定的课时，完全取决于你的好奇心和探索精神。

所以，不要犹豫了，打开你的终端，克隆 LangChain 仓库，开始你的 GitHub 代码学习之旅吧！祝你在这个代码宝库中收获满满！

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