LangChain 集成教程

LangChain 是流行的 LLM 应用开发框架，支持 Python 和 JavaScript/TypeScript。本文介绍如何在 LangChain 中使用玄州API。

Python LangChain 配置

安装依赖

pip install langchain langchain-openai

基础用法

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-5.5",
    base_url="https://xuanzhouapi.top/v1",
    api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)

messages = [
    SystemMessage(content="你是一个有帮助的助手"),
    HumanMessage(content="用 Python 写一个快速排序算法")
]

response = llm.invoke(messages)
print(response.content)

流式输出

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="claude-sonnet-4-6",
    base_url="https://xuanzhouapi.top/v1",
    api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    streaming=True
)

for chunk in llm.stream("介绍一下 Python 的异步编程"):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

链式调用

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.schema import StrOutputParser

llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-v4-pro",
    base_url="https://xuanzhouapi.top/v1",
    api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是{role}，用中文回复。"),
    ("user", "{input}")
])

chain = prompt | llm | StrOutputParser()
result = chain.invoke({
    "role": "Python 高级工程师",
    "input": "解释装饰器的原理"
})
print(result)

JavaScript/TypeScript LangChain

安装依赖

npm install @langchain/openai @langchain/core

基础用法

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { HumanMessage, SystemMessage } from "@langchain/core/messages";

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  configuration: {
    baseURL: "https://xuanzhouapi.top/v1",
    apiKey: "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  },
  temperature: 0.7,
});

const messages = [
  new SystemMessage("你是一个有帮助的助手"),
  new HumanMessage("解释 TypeScript 的泛型"),
];

const response = await llm.invoke(messages);
console.log(response.content);

使用 Claude 模型

玄州API 的 Claude 模型同时支持 OpenAI 格式和 Anthropic 原生格式。在 LangChain 中推荐使用 OpenAI 格式（通过 ChatOpenAI），以保持代码统一。

如果需要使用 Claude 原生格式：

pip install langchain-anthropic

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

llm = ChatAnthropic(
    model="claude-sonnet-4-6",
    base_url="https://xuanzhouapi.top",
    api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
)

推荐模型

LangChain 场景	推荐模型
RAG 检索增强生成	gpt-5.5 / claude-sonnet-4-6
Agent 工具调用	gpt-5.5-s / claude-opus-4-7
摘要/分类	deepseek-v4-flash / gemini-3.5-flash
代码生成/分析	claude-sonnet-4-6 / deepseek-v4-pro

常见问题

1. 导入错误

确保安装了正确的包：

pip install langchain langchain-openai

2. 模型名称错误

确认模型名称与「模型广场」完全一致，注意大小写和连字符。

3. 大文件/长文本处理

使用 LangChain 的文本分割器处理长文档：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)
chunks = splitter.split_text(long_text)