LangChain 交互

本章介绍如何在 Go 生态中使用 LangChain 的思想与组件构建大语言模型（LLM）应用。主线为 Go 生态最成熟的实现 langchaingo，覆盖模型调用、链式编排、Agent 与检索增强生成（RAG）。

内容导航

章节	内容
生态概览	LangChain 与 langchaingo 的关系、技术选型
快速开始	安装 langchaingo、首个 LLM 调用与流式输出
链式调用	Prompt 模板、LLMChain、组合与记忆
Agent 与工具	ReAct Agent、自定义工具
Function Calling	原生工具调用与 JSON Mode 结构化输出
RAG 与向量检索	文档加载、切分、向量存储与问答

Tip

langchaingo 的模型抽象是统一的：无论后端是 OpenAI、Gemini 还是本地 Ollama，上层代码只需替换构造函数。示例默认使用 OpenAI 兼容接口，便于接入各类国产模型与私有化部署。