# LangChain Learning

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> LangChain 框架学习项目，集成 SiliconFlow API

## 功能特性

- **多 LLM 集成**：支持 OpenAI API、Silicon Flow 及 LangChain 抽象层
- **流式响应**：实时流式输出，带来更好的使用体验
- **Prompt 工程**：多种 Prompt 模板构建方式
- **输出解析**：支持 JSON 等格式解析
- **Token 用量追踪**：轻松监控 API 调用消耗
- **内存管理**：实现对话历史持久化（ConversationBufferMemory, SummaryMemory）
- **实战示例**：从基础到进阶的使用模式

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install langchain>=1.2.15 langchain-community>=0.4.1 langchain-siliconflow>=1.0.0 requests>=2.33.1
```

***注意:*** *如果需要完整的记忆功能和更高级的模型，你可能需要安装额外的库。*

### 2. 配置环境变量

在项目根目录创建 `.env` 文件：

```env
SILICONFLOW_API_KEY=your_api_key_here
SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
```

### 3. 运行示例

**Hello World 示例**

| 示例 | 命令 | 说明 |
|------|------|------|
| 直接调用 API | `python helloworld/helloworld.py` | 使用 requests 直接调用 SiliconFlow API |
| LangChain + ChatOpenAI | `python helloworld/helloworld_langchain_openai.py` | 通过 OpenAI 接口调用 LLM |
| LangChain + ChatSiliconFlow | `python helloworld/helloworld_siliconflow.py` | 使用 LangChain SiliconFlow 集成 |
| OpenAI 客户端 + SiliconFlow | `python helloworld/openai_siliconflow.py` | OpenAI 客户端兼容 SiliconFlow |

**Prompt 示例**

| 示例 | 命令 | 说明 |
|------|------|------|
| PromptTemplate | `python prompt/prompt_demo.py` | 演示 PromptTemplate 模板构建 |
| Few-shot Learning | `python prompt/fewshot_demo.py` | 带示例的少样本提示学习 |
| 从文件加载 Prompt | `python prompt/promt_from_file.py` | 从 YAML 文件加载提示词模板 |

**输出解析示例**

| 示例 | 命令 | 说明 |
|------|------|------|
| JSON 解析器 | `python parser/json_parser_demo.py` | 使用 JsonOutputParser 解析 LLM 输出 |

**Token 用量示例**

| 示例 | 命令 | 说明 |
|------|------|------|
| Token 追踪 | `python token/token_demo.py` | 使用 get_openai_callback 追踪 token 消耗 |

**内存管理示例**

| 示例 | 命令 | 说明 |
|------|------|------|
| 基础记忆 | `python memory/memory_desc.py` | 演示不同类型的 Memory 对象。|
| 带内存聊天 | `python memory/with_memory_demo.py` | 在对话链中管理和利用聊天历史记录。 |

## 项目结构

```
langchain-learning/
├── helloworld/
│   ├── helloworld.py                  # 直接调用 SiliconFlow API
│   ├── helloworld_langchain_openai.py # LangChain + ChatOpenAI
│   ├── helloworld_siliconflow.py      # LangChain + ChatSiliconFlow
│   └── openai_siliconflow.py          # OpenAI 客户端 + SiliconFlow
├── prompt/
│   ├── prompt_demo.py                 # PromptTemplate 模板示例
│   ├── fewshot_demo.py                # Few-shot Learning 示例
│   ├── promt_from_file.py             # 从文件加载 Prompt
│   └── prompt_from_file.yaml          # Prompt 模板文件
├── parser/
│   └── json_parser_demo.py            # JSON 输出解析示例
├── token/
│   └── token_demo.py                  # Token 用量追踪示例
├── memory/                              # 记忆管理模块
│   ├── memory_desc.py                 # 演示 Memory 对象类型
│   └── with_memory_do.py              # 演示使用带内存的聊天循环
├── main.py                            # 入口文件
├── pyproject.toml                     # 项目配置
└── README.md
```

## 可用模型

- `deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B`
- `Qwen/Qwen3.5-4B`

## 技术栈

| 类别 | 技术 |
|------|------|
| 框架 | LangChain |
| LLM 提供商 | SiliconFlow |
| 语言 | Python 3.11+ |

## 许可证

MIT License