Model介绍

一个 AI 应用的核心就是它所依赖的大语言模型，LangChain作为一个“工具”，不提供任何 LLMs，而是依赖于第三方集成各种大模型。比如，将 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 、LlaMA、阿里Qwen、ChatGLM等平台的模型无缝接入到你的应用。

Model的分类

LangChain中将大语言模型分为以下几种，我们主要使用的是聊天模型：

模型类型	输入形式	输出形式	主要特点	典型适用场景
LLM（Large Language Model）	纯文本字符串	文本字符串	1. 最基础的文本生成模型 2. 无上下文记忆 3. 高速、轻量	1. 单轮问答 2. 摘要生成 3. 文本改写/扩写 4. 指令执行（Instruct 模型）
ChatModel（聊天模型）	消息列表（List[BaseMessage]）包括 HumanMessage, SystemMessage, AIMessage等	聊天消息对象（AIMessage ）	1. 面向对话场景 2. 支持多轮上下文 3. 更贴近人类对话逻辑	1. 智能助手 2. 客服机器人 3. 多轮推理任务 4. LangChain Agent 工具调用
Embeddings（文本向量模型）	文本字符串或列表（str或 List[str]）	向量（List[float] 或 ndarray ）	1. 将文本转化为语义向量 2. 可用于相似度搜索 3. 通常不生成文本	1. 文本检索增强（RAG） 2. 知识库问答 3. 聚类 / 分类 / 推荐系统

Model 继承关系

在 LangChain 的类结构中，顶层基类是 BaseLanguageModel，用于定义模型的通用接口。它分为两支：BaseChatModel 和 BaseLLM。

接入聊天模型时需继承 BaseChatModel，如常用的 ChatOpenAI；而文本生成模型则继承 BaseLLM，如 OpenAI。

Chat Model 主要参数

在构建聊天模型时，有一些标准化参数：

参数名	参数含义
model	指定使用的大语言模型名称（如 "gpt-4"、"gpt-3.5-turbo" 等）
temperature	温度，温度越高，输出内容越随机；温度越低，输出内容越确定
timeout	请求超时时间
max_tokens	生成内容的最大token数
stop	模型在生成时遇到这些“停止词”将立刻停止生成，常用于控制输出的边界。
max_retries	最大重试请求次数
api_key	大模型供应商提供的API秘钥
base_url	大模型供应商API 请求地址

以上的标准参数，也只是适用于部分的大语言模型，有些参数在特定模型中可能是无效的，这些标准化参数仅对 LangChain 官方提供集成包的模型（如 langchain-openai、langchain-anthropic）生效，在langchain-community包中的第三方模型，则不需要遵守这些标准化参数的规则。

Message组件

调用模型后返回了一条AI消息，在LangChain中，消息有几种不同的类型。所有消息都有 type 、 content 、 response_metadata 等属性。

下面是这几个属性的作用：

属性名	属性作用
type	描述了是哪个类型的消息，包含类型有"user"、“ai”、“system” 和 “tool”
content	通常是字符串，有些情况下可能是字典列表，这个字典列表用于大模型的多模态输出。
name	用来区分当消息类型相同，对消息进行区分，但不是所有模型都支持这一功能。
response_metadata	AI消息才会包含的属性，大语言模型的响应中附加元数据，根据不同模型会有不同，如可能会包含本次 token 使用量等信息。
tool_calls	AI消息才会包含的属性，当大语言模型决定调用工具时，在 AIMessage 中就会包含这个属性，可以通过 .tool_calls 属性进行获取该属性返回一个 ToolCall 列表，每个 ToolCall 是一个字典，包含以下字段：name :应调用的工具名args : 调用工具的参数id : 工具调用的唯一标识 ID

开发环境配置

创建项目

推荐使用 uv 初始化并管理项目，uv 具体操作可参考文档：https://www.cuiliangblog.cn/detail/section/228701279

# 创建项目
# uv init LangChainDemo                                                                                                                          
Initialized project `langchaindemo` at `/opt/PycharmProjects/LangChainDemo`
# 进入项目目录
# cd LangChainDemo 
# 安装Langchain
# uv add langchain                                                                                                      
Using CPython 3.12.3 interpreter at: /usr/bin/python3.12
Creating virtual environment at: .venv
Resolved 32 packages in 43.66s                                                                                                                                                            
Prepared 24 packages in 1m 00s
Installed 29 packages in 131ms                                                                                                                                                            
 + annotated-types==0.7.0                                                                                                                                                                 
 + anyio==4.9.0                                                                                                                                                                           
 + certifi==2025.7.14                                                                                                                                                                     
 + charset-normalizer==3.4.2                                                                                                                                                              
 + greenlet==3.2.3                                                                                                                                                                        
 + h11==0.16.0                                                                                                                                                                            
 + httpcore==1.0.9                                                                                                                                                                        
 + httpx==0.28.1                                                                                                                                                                          
 + idna==3.10                                                                                                                                                                             
 + jsonpatch==1.33                                                                                                                                                                        
 + jsonpointer==3.0.0                                                                                                                                                                     
 + langchain==0.3.26                                                                                                                                                                      
 + langchain-core==0.3.69                                                                                                                                                                 
 + langchain-text-splitters==0.3.8                                                                                                                                                        
 + langsmith==0.4.8                                                                                                                                                                       
 + orjson==3.11.0                                                                                                                                                                         
 + packaging==25.0                                                                                                                                                                        
 + pydantic==2.11.7                                                                                                                                                                       
 + pydantic-core==2.33.2
 + pyyaml==6.0.2
 + requests==2.32.4
 + requests-toolbelt==1.0.0
 + sniffio==1.3.1
 + sqlalchemy==2.0.41
 + tenacity==9.1.2
 + typing-extensions==4.14.1
 + typing-inspection==0.4.1
 + urllib3==2.5.0
 + zstandard==0.23.0

创建密钥环境变量

# touch .env

.env 文件内容如下

DEEPSEEK_API_KEY=XXXX
QWEN_API_KEY=XXXX
OPENAI_API_KEY=XXX

通过 python-dotenv 库读取 env 文件中的环境变量，并加载到当前运行的环境中，代码如下：

import os
from dotenv import load_dotenv 
load_dotenv(override=True)

deepseek_api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
# print(deepseek_api_key)  # 可以通过打印查看

接入大模型

接入 Ollama

参考文档：https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/

from langchain_ollama import ChatOllama

# 设置本地模型，不使用深度思考
model = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen3:14b", reasoning=False)

# 打印结果
print(model.invoke("什么是LangChain?"))

执行结果如下

content='**LangChain** 是一个用于构建**基于大型语言模型（LLMs）的应用程序**的开源框架。它提供了一系列工具、模块和接口，使得开发者可以更加方便地将大型语言模型集成到各种应用场景中，例如聊天机器人、自动化流程、数据分析、内容生成等。\n\n---\n\n## 🧠 LangChain 的主要功能\n\nLangChain 的核心目标是**让构建基于 LLM 的应用变得简单、可扩展、可组合**。它提供以下关键功能：\n\n### 1. **LLM 集成**\n- 支持多种大型语言模型（如 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Hugging Face、本地 LLM 等）。\n- 提供统一的接口，方便切换不同的模型。\n\n### 2. **数据处理**\n- 提供工具用于从数据库、API、文档等来源加载和处理数据。\n- 支持文档的加载、分割、向量化等操作。\n\n### 3. **记忆（Memory）**\n- 提供**短期记忆**（如聊天历史）和**长期记忆**（如数据库、向量存储）的支持。\n- 支持多种记忆方式，如 `ChatMessageHistory`、`ConversationBufferMemory` 等。\n\n### 4. **代理（Agent）**\n- 提供**智能代理（Agent）**，可以执行任务、搜索信息、调用工具等。\n- 支持多种代理类型（如 `LLMChain`、`AgentExecutor` 等）。\n\n### 5. **链（Chain）**\n- 提供**链（Chain）**概念，将多个操作（如模型调用、数据处理、工具调用）串联起来。\n- 支持 `LLMChain`、`SimpleSequentialChain`、`SequentialChain` 等。\n\n### 6. **工具（Tools）**\n- 提供多种工具（如搜索工具、数据库查询工具、计算器等），可以被代理或链调用。\n- 支持自定义工具的开发与集成。\n\n### 7. **向量存储（Vector Store）**\n- 支持与向量数据库（如 FAISS、Pinecone、Weaviate、Chroma）集成。\n- 用于实现**向量搜索**、**语义检索**等功能。\n\n---\n\n## 🛠️ LangChain 的典型应用场景\n\n- **聊天机器人**（Chatbot）：构建具有上下文理解能力的对话系统。\n- **自动化助手**（AI Agent）：执行任务、搜索信息、调用工具。\n- **内容生成**：自动生成文章、邮件、代码、文档等。\n- **数据分析**：结合 LLM 与数据处理工具进行智能数据分析。\n- **知识库检索**：基于向量存储构建智能问答系统。\n\n---\n\n## 📦 安装 LangChain\n\n你可以通过 pip 安装 LangChain：\n\n```bash\npip install langchain\n```\n\n---\n\n## 📚 学习资源\n\n- 官方文档：https://docs.langchain.com\n- GitHub 仓库：https://github.com/langchain-ai/langchain\n- 示例代码：https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/main/docs/src\n\n---\n\n## 🌟 总结\n\n**LangChain** 是一个强大且灵活的框架，它让开发者可以更轻松地构建基于大型语言模型的应用。它不仅提供丰富的工具和模块，还支持高度的可扩展性和可组合性，是 AI 应用开发中的一个重要工具。\n\n如果你正在开发基于 LLM 的应用，LangChain 是一个非常值得使用的框架。' additional_kwargs={} response_metadata={'model': 'qwen3:14b', 'created_at': '2025-10-15T14:19:06.950494871Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 18186536365, 'load_duration': 14705460, 'prompt_eval_count': 20, 'prompt_eval_duration': 6723067, 'eval_count': 757, 'eval_duration': 18164078512, 'model_name': 'qwen3:14b'} id='run--b8bbd603-3d74-48fe-9460-c6bbed5fe9bb-0' usage_metadata={'input_tokens': 20, 'output_tokens': 757, 'total_tokens': 777}

接入 deepseek

参考文档：https://python.langchain.com/api_reference/deepseek/chat_models/langchain_deepseek.chat_models.ChatDeepSeek.html

申请地址：https://platform.deepseek.com/

支持模型列表

• deepseek-chat：通用对话模型
• deepseek-coder：偏向代码理解与生成
• deepseek-llm：较大通用模型（如 DeepSeek-VL）
• deepseek-moe：Mixture of Experts 多专家模型

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
load_dotenv(override=True)
deepseek_api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")

# 初始化 deepseek
model = ChatDeepSeek(
    model="deepseek-chat",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    api_key=deepseek_api_key,
)

# 打印结果
print(model.invoke("什么是LangChain?"))

接入通义千问

参考文档：https://python.langchain.com/api_reference/community/chat_models/langchain_community.chat_models.tongyi.ChatTongyi.html

申请地址：https://dashscope.console.aliyun.com/overview

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
load_dotenv(override=True)
qwen_api_key = os.getenv("QWEN_API_KEY")

# 初始化 deepseek
model = ChatTongyi(
    model="deepseek-chat",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    api_key=qwen_api_key,
)

# 打印结果
print(model.invoke("什么是LangChain?"))

接入 openAI

参考文档：https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/

申请地址：https://platform.openai.com/account/api-keys

需要注意的是国内网络原因不能直接调用，可以通过第三方平台调用。例如https://closeapi.net/

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
load_dotenv(override=True)
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

llm = ChatOpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    model="gpt-4",  # 或者 gpt-3.5-turbo
    temperature=0.3,  # 可调
)

# 打印结果
print(model.invoke("什么是LangChain?"))

模型调用方法

对话模型 Message

聊天模型，除了将字符串作为输入外，还可以使用聊天消息作为输入，并返回聊天消息作为输出。LangChain有一些内置的消息类型：

• HumanMessage：人类消息，type为"user"，表示来自用户输入。比如“实现 一个快速排序方法”。
• AIMessage： AI 消息，type为"ai"，这可以是文本，也可以是调用工具的请求。
• SystemMessage：系统消息，type为"system"，告诉大模型当前的背景是什么，应该如何做，并不是所有模型提供商都支持这个消息类型
• ToolMessage/FunctionMessage：工具消息，type为"tool"，用于函数调用结果的消息类型
• ChatMessage：可以自定义角色的通用消息类型。

代码如下

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_ollama import ChatOllama

# 设置本地模型，不使用深度思考
model = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen3:14b", reasoning=False)
# 构建消息列表
messages = [SystemMessage(content="你叫小亮，是一个乐于助人的人工助手"),
            HumanMessage(content="你是谁")
            ]
# 调用大模型
response = model.invoke(messages)
# 打印结果
print(response.content)
print(type(response))

执行结果如下

我是小亮，一个乐于助人的人工助手。我在这里是为了帮助你解决问题、提供建议和支持。无论是生活上的小烦恼，还是工作上的难题，我都会尽力帮你。有什么需要帮忙的吗？
<class 'langchain_core.messages.ai.AIMessage'>

其中SystemMessage 就是系统提示词，关于提示词更多内容，可以访问：https://www.cuiliangblog.cn/detail/section/228046450

流式输出

在Langchain中，语言模型的输出分为了两种主要的模式：流式输出与非流式输出。

非流式输出：这是Langchain与LLM交互时的默认行为，是最简单、最稳定的语言模型调用方式。当用户发出请求后，系统在后台等待模型生成完整响应，然后一次性将全部结果返回。

举例：用户提问，请编写一首诗，系统在静默数秒后突然弹出了完整的诗歌。（体验较单调）

在大多数问答、摘要、信息抽取类任务中，非流式输出提供了结构清晰、逻辑完整的结果，适合快速集成和部署。

流式输出：一种更具交互感的模型输出方式，用户不再需要等待完整答案，而是能看到模型逐个token 地实时返回内容。

举例：用户提问，请编写一首诗，当问题刚刚发送，系统就开始一字一句（逐个token）进行回复，感觉是一边思考一边输出。更像是“实时对话”，更为贴近人类交互的习惯，更有吸引力。适合构建强调“实时反馈”的应用，如聊天机器人、写作助手等。

Langchain 中通过设置 stream=True 并配合 回调机制 来启用流式输出。

通过 model.stream 方法即可实现流式调用，代码如下：

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_ollama import ChatOllama

# 设置本地模型，不使用深度思考
model = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen3:14b", reasoning=False)
# 构建消息列表
messages = [SystemMessage(content="你叫小亮，是一个乐于助人的人工助手"),
            HumanMessage(content="你是谁")
            ]
# 流式调用大模型
response = model.stream(messages)
# 流式打印结果
for chunk in response:
    print(chunk.content, end="",flush=True) # 刷新缓冲区 (无换行符，缓冲区未刷新，内容可能不会立即显示)
print("\n")
print(type(response))

执行结果如下：

我是小亮，一个乐于助人的人工助手。很高兴认识你！我在这里可以帮助你解决问题、提供信息，或者只是陪你聊天。有什么我可以帮你的吗？

<class 'generator'>

批量调用

LangChain 支持 批量调用（Batch Inference），也就是一次性向模型提交多个输入并并行处理，从而显著提升吞吐量。

当你需要让模型处理多条输入时，比如：文本摘要批量生成、多轮任务预处理逐条 .invoke() 会导致网络请求多次

、速度慢、成本高等问题，而LangChain 提供的 **.batch()** 接口 能在内部自动并行执行。

代码如下：

from langchain_ollama import ChatOllama

# 设置本地模型，不使用深度思考
model = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen3:14b", reasoning=False)
# 问题列表
questions = [
    "什么是LangChain？",
    "Python的生成器是做什么的？",
    "解释一下Docker和Kubernetes的关系"
]
# 批量调用大模型
response = model.batch(questions)
for q, r in zip(questions, response):
    print(f"问题：{q}\n回答：{r}\n")

执行结果如下

问题：什么是LangChain？
回答：content='**LangChain** 是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序的框架，它提供了多种工具和模块，帮助开发者更高效地创建、集成和部署人工智能应用。\n\n---\n\n### 🎯 LangChain 的主要目标：\n\nLangChain 的核心目标是让开发者能够：\n\n- **更简单地构建 AI 应用**（如聊天机器人、助手、自动问答系统等）。\n- **更灵活地集成 LLM（如 GPT、LLaMA、Claude 等）**。\n- **更好地控制和管理 AI 应用的流程**（例如记忆、提示工程、数据处理等）。\n\n---\n\n### 🔧 LangChain 的核心功能模块：\n\nLangChain 提供了多个模块，帮助开发者构建完整的 AI 应用，主要包括：\n\n1. **Prompt Templates（提示模板）**\n   - 用于构建和管理提示（Prompt）的模板，使得提示工程更系统和可复用。\n\n2. **LLM（Large Language Models）**\n   - 集成多种大型语言模型（如 OpenAI, Anthropic, Google, Hugging Face 等）。\n\n3. **Memory（记忆）**\n   - 支持会话记忆、长期记忆等，用于构建具有上下文感知能力的 AI 应用。\n\n4. **Chains（链）**\n   - 允许将多个 LLM 调用、工具调用、数据处理步骤串联成一个“链式”流程，便于构建复杂的 AI 应用。\n\n5. **Agents（智能代理）**\n   - 构建具有自主行为的 AI 代理，可以执行任务、调用工具、解决问题。\n\n6. **Tools（工具）**\n   - 提供各种工具接口，如 API 调用、数据库查询、文件读取等，使得 AI 可以与外部系统交互。\n\n7. **Database（数据库）**\n   - 提供与向量数据库（如 Chroma、FAISS、Pinecone）集成的功能，用于构建基于向量检索的 AI 应用。\n\n---\n\n### 🧠 LangChain 的典型应用场景：\n\n- **聊天机器人**（如客服助手、虚拟助手）\n- **内容生成**（如文章、代码、邮件等）\n- **自动化任务处理**（如数据分析、信息提取、报告生成）\n- **智能问答系统**\n- **AI 教学助手、编程助手等**\n\n---\n\n### 📌 LangChain 的优势：\n\n- **模块化设计**：各个组件解耦，易于扩展和替换。\n- **支持多种 LLM 和工具**：兼容多个主流模型和 API。\n- **社区活跃**：有大量文档、教程和开源项目支持。\n- **适合从原型到生产部署**：适合快速迭代和部署。\n\n---\n\n### 🛠️ 如何开始使用 LangChain？\n\n你可以通过 Python 安装 LangChain：\n\n```bash\npip install langchain\n```\n\n然后可以快速构建一个简单的 Chain：\n\n```python\nfrom langchain.chains import LLMChain\nfrom langchain.prompts import PromptTemplate\nfrom langchain.llms import OpenAI\n\ntemplate = "将以下内容翻译成法语：{text}"\nprompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)\n\nllm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", temperature=0)\nchain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)\n\nresult = chain.run("Hello, how are you?")\nprint(result)\n```\n\n---\n\n### 🌐 官方文档和资源：\n\n- 官网：https://www.langchain.com/\n- GitHub：https://github.com/hwchong/langchain\n- 文档：https://langchain.readthedocs.io/\n\n---\n\n如果你有具体的应用场景或问题，我也可以帮你用 LangChain 实现一个简单的示例。需要吗？' additional_kwargs={} response_metadata={'model': 'qwen3:14b', 'created_at': '2025-10-15T15:00:00.745156905Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 20210334355, 'load_duration': 18104419, 'prompt_eval_count': 20, 'prompt_eval_duration': 6073304, 'eval_count': 811, 'eval_duration': 20185082782, 'model_name': 'qwen3:14b'} id='run--3923dc24-3945-4d19-a7dd-ee323234b808-0' usage_metadata={'input_tokens': 20, 'output_tokens': 811, 'total_tokens': 831}

问题：Python的生成器是做什么的？
回答：content='在 Python 中，**生成器（Generator）** 是一种特殊的迭代器（Iterator），它用于**高效地生成一个序列的值**，而不是一次性将所有值存储在内存中。\n\n---\n\n### 一、生成器的作用\n\n生成器主要用于以下场景：\n\n1. **节省内存**：  \n   当处理大量数据时，如果使用列表（List）来存储所有数据，会占用大量内存。而使用生成器，可以逐个生成数据，避免一次性加载所有数据。\n\n2. **惰性求值（Lazy Evaluation）**：  \n   生成器只有在需要时才计算下一个值，而不是一开始就全部计算。\n\n3. **简化代码**：  \n   使用 `yield` 关键字可以轻松地将一个函数变成生成器，而不必手动实现 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法。\n\n---\n\n### 二、生成器的创建方式\n\n#### 1. 使用 `yield` 关键字\n\n```python\ndef my_generator():\n    yield 1\n    yield 2\n    yield 3\n\ngen = my_generator()\nfor value in gen:\n    print(value)\n```\n\n**输出：**\n```\n1\n2\n3\n```\n\n在这个例子中，`my_generator` 是一个生成器函数，每次调用 `yield` 会返回一个值，并**暂停函数的执行**，直到下一次调用。\n\n---\n\n#### 2. 使用生成器表达式（Generator Expression）\n\n生成器表达式类似于列表推导式，但使用括号 `()` 代替方括号 `[]`：\n\n```python\nsquares = (x**2 for x in range(5))\nfor square in squares:\n    print(square)\n```\n\n**输出：**\n```\n0\n1\n4\n9\n16\n```\n\n---\n\n### 三、生成器的特点\n\n- 生成器函数在第一次调用时，会返回一个生成器对象。\n- 使用 `next()` 函数可以手动获取生成器的下一个值。\n- 当生成器没有更多值时，会抛出 `StopIteration` 异常。\n- 生成器是**单次使用**的，不能重复迭代，除非重新生成。\n\n---\n\n### 四、生成器 vs 列表\n\n| 特性         | 列表（List）                 | 生成器（Generator）             |\n|--------------|----------------------------|--------------------------------|\n| 内存占用     | 高（一次性存储所有元素）   | 低（按需生成）                 |\n| 使用场景     | 数据量小、需要频繁访问     | 数据量大、只遍历一次           |\n| 语法         | 使用 `[]`                  | 使用 `yield` 或 `()`           |\n| 是否可迭代   | 是                         | 是                             |\n\n---\n\n### 五、总结\n\n生成器是 Python 中用于**逐个生成数据**的工具，它在处理大数据、节省内存、实现惰性求值等方面非常有用。通过 `yield` 关键字，你可以轻松地将一个函数转换为生成器。\n\n---\n\n如果你有具体的应用场景，我可以帮你写出更具体的生成器示例。' additional_kwargs={} response_metadata={'model': 'qwen3:14b', 'created_at': '2025-10-15T15:00:34.996272865Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 54460587940, 'load_duration': 18236802, 'prompt_eval_count': 24, 'prompt_eval_duration': 5754157, 'eval_count': 661, 'eval_duration': 15917225527, 'model_name': 'qwen3:14b'} id='run--f545a03b-2648-4c92-bf4c-1ffc5b7ac462-0' usage_metadata={'input_tokens': 24, 'output_tokens': 661, 'total_tokens': 685}

问题：解释一下Docker和Kubernetes的关系
回答：content='Docker 和 Kubernetes 是两个在现代软件开发和云原生（Cloud Native）领域中非常重要的工具，它们之间有着密切的关系，但又各自有不同的职责和功能。\n\n---\n\n## 1. **Docker 是什么？**\n\nDocker 是一个开源的**容器化平台**，它允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个轻量级、可移植的容器（Container）中，这个容器可以在任何支持 Docker 的环境中运行，而不会因为环境差异导致“在我机器上能运行，但在你那里不行”的问题。\n\n### Docker 的主要功能包括：\n- **容器镜像（Image）**：一个包含应用程序和所有依赖的只读模板。\n- **容器（Container）**：镜像的运行实例。\n- **Dockerfile**：用于定义如何构建镜像的文本文件。\n- **Docker Engine**：运行容器的引擎。\n\n---\n\n## 2. **Kubernetes 是什么？**\n\nKubernetes（简称 K8s）是一个**容器编排系统**，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。它最初由 Google 开发，现在由 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）维护。\n\n### Kubernetes 的主要功能包括：\n- **容器编排**：自动部署、扩展、管理和调度容器。\n- **服务发现与负载均衡**：自动分配服务和负载。\n- **自我修复**：自动重启失败的容器、替换和重新部署故障节点。\n- **滚动更新与回滚**：实现无中断更新。\n- **存储编排**：自动挂载持久化存储。\n- **资源监控与日志管理**：集成监控、日志和调试工具。\n\n---\n\n## 3. **Docker 和 Kubernetes 的关系**\n\n### ✅ **Docker 是 Kubernetes 的基础**\n- Kubernetes 本身并不直接运行容器，而是通过**容器运行时（如 Docker）**来运行容器。\n- 在 Kubernetes 中，**Docker 是一个常用的容器运行时**，但不是唯一的选择（其他如 containerd、CRI-O 也可以）。\n\n### ✅ **Kubernetes 是 Docker 的“增强”**\n- Docker 主要用于**单机或小规模部署**，而 Kubernetes 是为了**大规模、分布式、自动化管理容器应用**而设计的。\n- Docker 可以帮助你构建镜像并运行容器，而 Kubernetes 可以帮你**管理成千上万个容器**，并确保它们高效、稳定地运行。\n\n### ✅ **协同工作流程示例：**\n1. 使用 Docker 构建一个应用的镜像（通过 `Dockerfile`）。\n2. 将镜像推送到 Docker Registry（如 Docker Hub 或私有仓库）。\n3. 在 Kubernetes 中定义一个 Deployment 或 Pod，使用该镜像。\n4. Kubernetes 会自动拉取镜像、调度容器到合适的节点上运行，并管理它们的生命周期。\n\n---\n\n## 4. **总结：Docker 与 Kubernetes 的关系**\n\n| 项目        | 角色                         | 功能                              |\n|-------------|------------------------------|-----------------------------------|\n| **Docker**  | 容器化平台                   | 打包、运行容器                    |\n| **Kubernetes** | 容器编排系统               | 自动部署、扩展、管理容器集群      |\n\n> **Docker 是 Kubernetes 的基石，Kubernetes 是 Docker 的扩展和增强，两者相辅相成，共同构成了现代云原生应用开发和运维的核心工具链。**\n\n---\n\n如果你需要更深入的了解，比如如何使用 Docker 和 Kubernetes 一起部署一个应用，我也可以提供示例。' additional_kwargs={} response_metadata={'model': 'qwen3:14b', 'created_at': '2025-10-15T15:00:19.072481885Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 38536637460, 'load_duration': 17426607, 'prompt_eval_count': 24, 'prompt_eval_duration': 7403164, 'eval_count': 755, 'eval_duration': 18318528379, 'model_name': 'qwen3:14b'} id='run--cd3ce69f-1184-46c8-a7f7-51b7e86c1b64-0' usage_metadata={'input_tokens': 24, 'output_tokens': 755, 'total_tokens': 779}

异步调用

LangChain 提供 ainvoke() 异步调用接口，用于在 异步环境（async/await） 中高效并行地执行模型推理。
它的核心作用是：让你同时调用多个模型请求而不阻塞主线程 —— 特别适合大批量请求或 Web 服务场景（如 FastAPI）。

代码如下

import asyncio
from langchain_ollama import ChatOllama

# 设置本地模型，不使用深度思考
model = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen3:14b", reasoning=False)

async def main():
    # 异步调用一条请求
    response = await model.ainvoke("解释一下LangChain是什么")
    print(response)
    
# 运行异步程序的入口点
asyncio.run(main())

执行结果如下

content='LangChain 是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序的框架，它旨在简化从数据准备、模型集成到最终应用开发的整个流程。LangChain 提供了一系列工具和模块，帮助开发者更高效地利用像 GPT、PaLM、Llama 等大语言模型的能力，构建出具有记忆、推理、交互等功能的智能应用。\n\n### LangChain 的主要特点包括：\n\n1. **模块化设计**  \n   LangChain 将构建 AI 应用的过程分解为多个模块，如数据加载、模型调用、记忆管理、推理链、提示工程等，使开发者可以灵活地组合这些模块来构建复杂的应用。\n\n2. **支持多种大模型**  \n   LangChain 支持多种主流的大型语言模型，包括 OpenAI、Anthropic、Google、HuggingFace 等平台的模型，同时也支持本地部署的模型（如 Llama、Baichuan 等）。\n\n3. **提示模板（Prompt Templates）**  \n   提供灵活的提示模板机制，允许开发者根据不同场景自定义提示语，提升模型输出的准确性与相关性。\n\n4. **记忆系统（Memory）**  \n   支持短期记忆（如会话历史）和长期记忆（如数据库存储），使得模型在处理复杂任务时具备上下文理解能力。\n\n5. **链式调用（Chaining）**  \n   允许将多个模型或工具按顺序组合，形成一个“链”，实现更复杂的任务流程。例如：先用一个模型生成内容，再用另一个模型进行分析或总结。\n\n6. **工具集成**  \n   LangChain 提供了与多种工具（如数据库、API、文件系统等）集成的能力，使得模型可以与外部系统交互，实现更强大的功能。\n\n7. **可扩展性**  \n   开发者可以基于 LangChain 构建自定义模块，并与其他工具或框架（如 FastAPI、Django、Streamlit 等）结合，构建完整的 AI 应用。\n\n### LangChain 的典型应用场景包括：\n\n- **聊天机器人**：使用 LangChain 构建具有记忆和上下文理解能力的智能客服或助手。\n- **自动化任务**：如文档摘要、信息提取、数据分析等。\n- **RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统**：结合检索和生成，提高模型回答的准确性和相关性。\n- **流程自动化（RPA）**：结合大模型与流程自动化工具，实现更智能的自动化操作。\n\n### 一句话总结：\n\n**LangChain 是一个用于构建基于大语言模型的 AI 应用的开源框架，提供模块化工具、提示模板、记忆系统、链式调用等功能，帮助开发者更高效地构建智能应用。**\n\n如果你对 LangChain 的具体使用或某个模块感兴趣，我可以进一步举例说明。' additional_kwargs={} response_metadata={'model': 'qwen3:14b', 'created_at': '2025-10-15T15:09:11.989369811Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 14716300042, 'load_duration': 20088705, 'prompt_eval_count': 21, 'prompt_eval_duration': 7459747, 'eval_count': 605, 'eval_duration': 14687785730, 'model_name': 'qwen3:14b'} id='run--fc3ec61e-3b0e-40b3-a204-a7b90a111c45-0' usage_metadata={'input_tokens': 21, 'output_tokens': 605, 'total_tokens': 626}

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