LangChain

a纯情杜蕾斯 · 发表于 2 小时前

作者：CSDN博客
LangChain 进阶开发者学习笔记

零、环境配置与快速开始

0.1 安装依赖

# 核心库
pip install langchain langchain-core langchain-community
# LLM 提供商（根据需要选择）
pip install langchain-openai # OpenAI/Azure OpenAI
pip install langchain-anthropic # Claude
pip install langchain-google-genai # Gemini
pip install langchain-ollama # 本地模型# 向量数据库（RAG 必需）
pip install chromadb # 轻量级向量库
pip install faiss-cpu # Facebook 向量检索# 工具库
pip install langsmith # 可观测性（可选）

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0.2 配置 API Key

方式一：环境变量（推荐）

# Linux/MacexportOPENAI_API_KEY="sk-..."exportANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."# Windows PowerShell$env:OPENAI_API_KEY="sk-..."

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方式二：代码中配置

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"]="sk-..."# 或直接传参from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(api_key="sk-...", model="gpt-4")

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0.3 验证安装

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
# 初始化模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)# 测试调用
response = llm.invoke([HumanMessage(content="你好，请用一句话介绍自己")])print(response.content)

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执行效果：

我是 OpenAI 开发的 AI 助手，专注于回答问题、提供信息和协助完成各种任务。

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0.4 国内环境配置

使用代理：

import os
os.environ["HTTP_PROXY"]="http://127.0.0.1:7890"
os.environ["HTTPS_PROXY"]="http://127.0.0.1:7890"

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使用国内 API 中转：

llm = ChatOpenAI(
api_key="your-key",
base_url="https://api.openai-proxy.com/v1",# 中转地址
model="gpt-4o-mini")

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使用本地模型（Ollama）：

# 安装 Ollamacurl-fsSL https://ollama.com/install.sh |sh# 下载模型
ollama pull qwen2.5:7b

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from langchain_ollama import ChatOllama
llm = ChatOllama(model="qwen2.5:7b", temperature=0)
response = llm.invoke("你好")print(response.content)

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一、架构全景：LangChain 的设计哲学

1.1 核心定位

LangChain = Spring Boot for LLM Applications

传统后端

LangChain

1.2 核心组件对标

LangChain 组件	传统后端类比	职责
Runnable	Interface/抽象类	统一调用接口（.invoke(), .stream(), .batch()）
LCEL (Expression Language)	管道/中间件链	组件编排（prompt \| llm \| parser）
Chain	Service 层业务逻辑	封装多步骤流程
Agent	动态路由控制器	根据输入自主决策调用哪些 Tools
Tools	外部 API/Repository	执行具体操作（搜索、数据库查询、API 调用）
Memory	Session/Redis 缓存	维护对话上下文
Retriever	数据库查询层	向量检索/文档召回

二、基础架构：Runnable 与 LCEL

2.1 Runnable：统一调用接口

类比：Java 的 Function<T, R> 或 Spring 的 HandlerInterceptor
所有 LangChain 组件都实现 Runnable 接口，提供标准化调用方式：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
import asyncio
import time
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)# 1. 同步调用
result = llm.invoke([HumanMessage(content="1+1等于几？")])print(f"同步调用: {result.content}")# 2. 批量调用（一次请求处理多个输入）
batch_results = llm.batch([[HumanMessage(content="Python 之父是谁？")],[HumanMessage(content="Java 之父是谁？")]])for i, res inenumerate(batch_results):print(f"批量结果 {i+1}: {res.content}")# 3. 流式调用（实时输出）print("流式调用: ", end="")for chunk in llm.stream([HumanMessage(content="用一句话介绍 LangChain")]):print(chunk.content, end="", flush=True)print()# 4. 异步调用（高并发场景）asyncdefasync_demo():"""异步调用示例：适合需要同时处理多个请求的场景"""# 4.1 单个异步调用
result =await llm.ainvoke([HumanMessage(content="什么是异步编程？")])print(f"\n异步调用: {result.content}")# 4.2 并发执行多个请求（性能优势明显）
start_time = time.time()# 创建多个异步任务
tasks =[
llm.ainvoke([HumanMessage(content="什么是 Python？")]),
llm.ainvoke([HumanMessage(content="什么是 Java？")]),
llm.ainvoke([HumanMessage(content="什么是 JavaScript？")])]# 并发执行（同时发送3个请求）
results =await asyncio.gather(*tasks)
elapsed = time.time()- start_time
print(f"\n并发执行3个请求耗时: {elapsed:.2f}秒")for i, res inenumerate(results):print(f" 结果 {i+1}: {res.content[:50]}...")# 4.3 异步流式输出print("\n异步流式调用: ", end="")asyncfor chunk in llm.astream([HumanMessage(content="用一句话总结 AI 的未来")]):print(chunk.content, end="", flush=True)print()# 运行异步示例
asyncio.run(async_demo())

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执行效果：

同步调用: 1+1等于2。
批量结果 1: Python 之父是 Guido van Rossum。
批量结果 2: Java 之父是 James Gosling。
流式调用: LangChain 是一个用于构建基于大语言模型应用的开发框架。
异步调用: 异步编程是一种编程范式，允许程序在等待某些操作完成时继续执行其他任务，而不是阻塞等待。
并发执行3个请求耗时: 1.23秒
结果 1: Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言...
结果 2: Java 是一种面向对象的编程语言，由 Sun Microsystems...
结果 3: JavaScript 是一种轻量级、解释型的编程语言...
异步流式调用: AI 的未来将更加智能化、普及化，深度融入人类生活的各个领域。

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性能对比：

同步执行 3 个请求

异步并发 3 个请求

性能提升

3 倍

关键方法：

异步执行

异步流式输出

何时使用异步：

Web 服务器

批量任务

实时应用

简单脚本

2.2 LCEL：管道式组件编排

类比：Spring WebFlux 的 Reactive Streams 或 Unix 管道

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 管道式组装：prompt → llm → parser
chain =(
ChatPromptTemplate.from_template("将 {text} 翻译成英文")| ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)| StrOutputParser())# 执行
result = chain.invoke({"text":"你好世界"})print(f"翻译结果: {result}")# 批量翻译
batch_results = chain.batch([{"text":"早上好"},{"text":"谢谢"}])for i, res inenumerate(batch_results):print(f"批量翻译 {i+1}: {res}")

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执行效果：

翻译结果: Hello, world
批量翻译 1: Good morning
批量翻译 2: Thank you

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核心优势：

类型安全

可组合

可观测

2.3 高级编排：并行与条件分支

from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnableBranch
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)# 1. 并行执行（类比 CompletableFuture.allOf）
summarize_chain =(
ChatPromptTemplate.from_template("用一句话总结：{text}")| llm | StrOutputParser())
translate_chain =(
ChatPromptTemplate.from_template("翻译成英文：{text}")| llm | StrOutputParser())
sentiment_chain =(
ChatPromptTemplate.from_template("分析情感（正面/负面/中性）：{text}")| llm | StrOutputParser())
parallel_chain = RunnableParallel(
summary=summarize_chain,
translation=translate_chain,
sentiment=sentiment_chain
)
result = parallel_chain.invoke({"text":"今天天气真好，心情很愉快！"})print("并行执行结果:")print(f" 摘要: {result['summary']}")print(f" 翻译: {result['translation']}")print(f" 情感: {result['sentiment']}")# 2. 条件分支（类比 if-else 路由）
chinese_chain = ChatPromptTemplate.from_template("用中文回答：{question}")| llm | StrOutputParser()
english_chain = ChatPromptTemplate.from_template("Answer in English: {question}")| llm | StrOutputParser()
default_chain = ChatPromptTemplate.from_template("回答：{question}")| llm | StrOutputParser()
branch_chain = RunnableBranch((lambda x: x.get("language")=="zh", chinese_chain),(lambda x: x.get("language")=="en", english_chain),
default_chain # 默认分支)
result_zh = branch_chain.invoke({"language":"zh","question":"什么是 AI？"})
result_en = branch_chain.invoke({"language":"en","question":"What is AI?"})print(f"\n中文分支: {result_zh}")print(f"英文分支: {result_en}")

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执行效果：

并行执行结果:
摘要: 今天天气好，心情愉快。
翻译: The weather is really nice today, and I'm in a great mood!
情感: 正面
中文分支: AI（人工智能）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术...
英文分支: AI (Artificial Intelligence) refers to the simulation of human intelligence...

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三、核心特性：Chains、Agents、Memory

3.1 Chain：封装业务流程

类比：Service 层的业务方法
基础 Chain

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用 LCEL 构建简单链
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("用通俗易懂的语言解释 {concept}")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
parser = StrOutputParser()
chain = prompt | llm | parser
# 执行
result = chain.invoke({"concept":"依赖注入"})print(f"解释结果:\n{result}")

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执行效果：

解释结果:
依赖注入就像是你去餐厅吃饭，服务员会把菜端到你面前，而不是让你自己去厨房拿。
在编程中，依赖注入是指一个对象不自己创建它需要的其他对象，而是由外部传递进来，
这样可以让代码更灵活、更容易测试。

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RAG Chain（检索增强生成）

类比：先查数据库，再用查询结果生成响应

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_core.documents import Document
# 1. 准备知识库数据
documents =[
Document(page_content="向量数据库是专门用于存储和检索高维向量的数据库，常用于 AI 应用。"),
Document(page_content="Chroma 是一个轻量级的开源向量数据库，支持本地运行。"),
Document(page_content="RAG（检索增强生成）通过检索相关文档来增强 LLM 的回答准确性。")]# 2. 创建向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=documents,
embedding=OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k":2})# 3. 构建 RAG 链defformat_docs(docs):return"\n\n".join([d.page_content for d in docs])
rag_chain =({"context": retriever | format_docs,# 检索并格式化文档"question": RunnablePassthrough()# 透传原始问题}| ChatPromptTemplate.from_template("基于以下上下文回答问题：\n{context}\n\n问题：{question}")| ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)| StrOutputParser())# 4. 执行查询
result = rag_chain.invoke("什么是向量数据库？")print(f"RAG 回答:\n{result}")

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执行效果：

RAG 回答:
向量数据库是专门用于存储和检索高维向量的数据库系统，常用于 AI 应用场景。
例如 Chroma 就是一个轻量级的开源向量数据库，支持本地运行，非常适合快速原型开发。

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关键点：

3.2 Agent：自主决策执行器

类比：动态路由 + 策略模式
Agent 会根据用户输入自主决定调用哪些 Tools，类似于：

// 伪代码if(需要搜索){
result = searchTool.execute();}elseif(需要计算){
result = calculatorTool.execute();}

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ReAct Agent（推理 + 行动）

注意：Tool的函数中，必须至少要有一个入参作为占位，即使在函数中没有使用

from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_core.tools import Tool
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 1. 定义工具defsearch_func(query:str)->str:"""模拟搜索功能"""
knowledge_base ={"2022世界杯":"2022年世界杯冠军是阿根廷","Python":"Python 是一种高级编程语言",}for key, value in knowledge_base.items():if key in query:return value
returnf"未找到关于 '{query}' 的信息"defcalculator_func(expression:str)->str:"""计算器工具"""try:
result =eval(expression)returnf"计算结果: {result}"except Exception as e:returnf"计算错误: {str(e)}"
search_tool = Tool(
name="搜索",
func=search_func,
description="用于查询最新信息和知识，输入应该是搜索关键词")
calculator_tool = Tool(
name="计算器",
func=calculator_func,
description="用于执行数学计算，输入应该是数学表达式，例如 '2+3*4'")
tools =[search_tool, calculator_tool]# 2. 创建 Agent（使用 ReAct 模板）from langchain import hub
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)# 3. 创建执行器
agent_executor = AgentExecutor(
agent=agent,
tools=tools,
verbose=True,# 打印推理过程
max_iterations=5,
handle_parsing_errors=True)# 4. 执行任务print("=== 任务1: 需要搜索 ===")
result1 = agent_executor.invoke({"input":"2022年世界杯冠军是谁？"})print(f"最终答案: {result1['output']}\n")print("=== 任务2: 需要计算 ===")
result2 = agent_executor.invoke({"input":"计算 (25 + 15) * 3"})print(f"最终答案: {result2['output']}\n")print("=== 任务3: 需要多步推理 ===")
result3 = agent_executor.invoke({"input":"如果一本书30元，我买5本需要多少钱？"})print(f"最终答案: {result3['output']}")

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执行效果：

=== 任务1: 需要搜索 ===
> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: 我需要搜索2022年世界杯的信息
Action: 搜索
Action Input: 2022世界杯
Observation: 2022年世界杯冠军是阿根廷
Thought: 我现在知道答案了
Final Answer: 2022年世界杯冠军是阿根廷
> Finished chain.
最终答案: 2022年世界杯冠军是阿根廷
=== 任务2: 需要计算 ===
> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: 这是一个数学计算问题
Action: 计算器
Action Input: (25 + 15) * 3
Observation: 计算结果: 120
Thought: 我得到了计算结果
Final Answer: 120
> Finished chain.
最终答案: 120
=== 任务3: 需要多步推理 ===
> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: 需要计算5本书的总价
Action: 计算器
Action Input: 30 * 5
Observation: 计算结果: 150
Thought: 我得到了答案
Final Answer: 买5本书需要150元
> Finished chain.
最终答案: 买5本书需要150元

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执行流程：

Thought

Action

Action Input

Observation

Final Answer

自定义 Tool

from langchain_core.tools import tool
@tooldefquery_database(sql:str)->str:"""执行 SQL 查询并返回结果
Args:
sql: SQL 查询语句
Returns:
查询结果的字符串表示
"""# 模拟数据库查询
mock_db ={"SELECT * FROM users":"用户列表: [张三, 李四, 王五]","SELECT COUNT(*) FROM orders":"订单总数: 1523"}return mock_db.get(sql,f"执行查询: {sql}")# 集成到 Agent
tools =[query_database, search_tool, calculator_tool]
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = agent_executor.invoke({"input":"查询用户列表"})print(f"结果: {result['output']}")

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执行效果：

> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: 需要查询数据库
Action: query_database
Action Input: SELECT * FROM users
Observation: 用户列表: [张三, 李四, 王五]
Final Answer: 用户列表包括：张三、李四、王五
> Finished chain.
结果: 用户列表包括：张三、李四、王五

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3.3 Memory：对话上下文管理

类比：Session 管理 + Redis 缓存
ConversationBufferMemory（完整历史）

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 1. 创建 Memory
memory = ConversationBufferMemory(
memory_key="chat_history",
return_messages=True)# 2. 构建带 Memory 的 Chain
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system","你是一个友好的助手，能记住之前的对话内容"),
MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),# 历史消息占位符("user","{input}")])
chain = prompt | llm | StrOutputParser()# 3. 对话循环defchat_with_memory(user_input:str):# 加载历史
history = memory.load_memory_variables({})# 执行对话
response = chain.invoke({"input": user_input,"chat_history": history.get("chat_history",[])})# 保存到 Memory
memory.save_context({"input": user_input},{"output": response})return response
# 测试对话print("对话1:", chat_with_memory("我叫张三"))print("对话2:", chat_with_memory("我喜欢编程"))print("对话3:", chat_with_memory("我叫什么名字？"))print("对话4:", chat_with_memory("我的爱好是什么？"))# 查看完整历史print("\n完整对话历史:")print(memory.load_memory_variables({}))

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执行效果：

对话1: 你好张三！很高兴认识你。
对话2: 编程是一项很有趣的技能！你主要使用哪种编程语言呢？
对话3: 你叫张三。
对话4: 你的爱好是编程。
完整对话历史:
{'chat_history': [
HumanMessage(content='我叫张三'),
AIMessage(content='你好张三！很高兴认识你。'),
HumanMessage(content='我喜欢编程'),
AIMessage(content='编程是一项很有趣的技能！你主要使用哪种编程语言呢？'),
HumanMessage(content='我叫什么名字？'),
AIMessage(content='你叫张三。'),
HumanMessage(content='我的爱好是什么？'),
AIMessage(content='你的爱好是编程。')
]}

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ConversationSummaryMemory（摘要压缩）

类比：定期归档旧数据，只保留摘要

from langchain.memory import ConversationSummaryMemory
# 创建摘要 Memory
summary_memory = ConversationSummaryMemory(
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini"),
max_token_limit=100# 超过限制自动摘要)# 模拟长对话
conversations =[("我叫张三，是一名软件工程师","你好张三！很高兴认识你这位软件工程师。"),("我在北京工作","北京是个很棒的城市！"),("我喜欢 Python 和 Java","这两门语言都很实用！"),("我最近在学习 LangChain","LangChain 是个很强大的框架！")]for user_msg, ai_msg in conversations:
summary_memory.save_context({"input": user_msg},{"output": ai_msg})# 查看摘要（而非完整历史）print("对话摘要:")print(summary_memory.load_memory_variables({}))

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执行效果：

对话摘要:
{'history': '张三是一名在北京工作的软件工程师，喜欢 Python 和 Java，最近在学习 LangChain 框架。'}

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持久化 Memory（使用文件存储）

from langchain.memory import FileChatMessageHistory, ConversationBufferMemory
# 使用文件持久化（生产环境建议用 Redis/PostgreSQL）
message_history = FileChatMessageHistory("chat_history.json")
persistent_memory = ConversationBufferMemory(
chat_memory=message_history,
return_messages=True)# 保存对话
persistent_memory.save_context({"input":"我的用户ID是12345"},{"output":"已记录您的用户ID"})# 重启程序后仍可读取print("持久化历史:", persistent_memory.load_memory_variables({}))

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执行效果：

持久化历史: {'chat_history': [
HumanMessage(content='我的用户ID是12345'),
AIMessage(content='已记录您的用户ID')
]}
# chat_history.json 文件内容:
[
{"type": "human", "data": {"content": "我的用户ID是12345"}},
{"type": "ai", "data": {"content": "已记录您的用户ID"}}
]

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四、高级用法：自定义与优化

4.1 自定义 Agent 逻辑

from langchain.agents import BaseSingleActionAgent
from typing import List, Tuple, Any
classCustomAgent(BaseSingleActionAgent):"""自定义 Agent：实现特定业务逻辑"""defplan(
self,
intermediate_steps: List[Tuple[Any,str]],**kwargs
)-> Any:"""决策逻辑：选择下一步行动"""# 自定义决策算法if"搜索"in kwargs["input"]:return AgentAction(tool="search", tool_input=kwargs["input"])else:return AgentFinish(return_values={"output":"无需工具"})asyncdefaplan(self,*args,**kwargs):"""异步版本"""return self.plan(*args,**kwargs)

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4.2 复杂 RAG 链路

Multi-Query RAG（多查询召回）

from langchain.retrievers import MultiQueryRetriever
# 自动生成多个查询变体
retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(
retriever=base_retriever,
llm=ChatOpenAI())# 输入："什么是 RAG？"# 自动生成：["RAG 是什么", "检索增强生成的定义", "RAG 技术原理"]

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Re-ranking（重排序）

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import CohereRerank
compressor = CohereRerank(model="rerank-english-v2.0")
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor,
base_retriever=retriever
)

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4.3 流式输出（实时响应）

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
import time
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.7)# 构建链
chain =(
ChatPromptTemplate.from_template("写一首关于 {topic} 的五言绝句")| llm
| StrOutputParser())# 1. 同步流式输出print("=== 同步流式输出 ===")for chunk in chain.stream({"topic":"春天"}):print(chunk, end="", flush=True)
time.sleep(0.05)# 模拟打字机效果print("\n")# 2. 异步流式输出（高并发场景）import asyncio
asyncdefasync_stream_demo():print("=== 异步流式输出 ===")asyncfor chunk in chain.astream({"topic":"编程"}):print(chunk, end="", flush=True)await asyncio.sleep(0.05)print("\n")# 运行异步示例
asyncio.run(async_stream_demo())# 3. 带 Token 使用统计的流式输出from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
llm_with_callback = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
streaming=True,
callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()])
chain_with_callback =(
ChatPromptTemplate.from_template("用一句话介绍 {concept}")| llm_with_callback
| StrOutputParser())print("=== 带回调的流式输出 ===")
result = chain_with_callback.invoke({"concept":"LangChain"})print(f"\n完整结果: {result}")

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执行效果：

=== 同步流式输出 ===
春风拂柳绿，
花开满园香。
燕归巢中语，
万物复苏忙。
=== 异步流式输出 ===
代码如诗行，
逻辑织梦想。
键盘敲击声，
创造新世界。
=== 带回调的流式输出 ===
LangChain 是一个用于构建基于大语言模型应用的开发框架。
完整结果: LangChain 是一个用于构建基于大语言模型应用的开发框架。

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4.4 错误处理与重试

from langchain_core.runnables import RunnableRetry
# 自动重试（类比 Spring Retry）
chain_with_retry = chain.with_retry(
stop_after_attempt=3,
wait_exponential_multiplier=1,
wait_exponential_max=10)# 降级处理
chain_with_fallback = chain.with_fallbacks([backup_chain],
exceptions_to_handle=(RateLimitError,))

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五、最佳实践

5.1 性能优化

批量处理

异步调用

缓存

流式输出

5.2 可观测性

from langsmith import Client
# 集成 LangSmith 追踪
client = Client()# 自动记录所有调用链路with client.trace("my_chain"):
result = chain.invoke(input)

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5.3 安全性

输入验证

工具权限控制

输出过滤

六、核心概念速查表

概念	用途	代码示例
Runnable	统一接口	component.invoke(input)
LCEL	管道编排	prompt \| llm \| parser
Chain	业务流程	LLMChain(llm, prompt)
Agent	自主决策	create_react_agent(llm, tools)
Tool	外部能力	@tool def func(): ...
Memory	上下文	ConversationBufferMemory()
Retriever	文档召回	vectorstore.as_retriever()

原文地址：https://blog.csdn.net/hsnsnusjs/article/details/160501263

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