Spiegazione dei componenti fondamentali di LangChain
Apprenda i componenti essenziali di LangChain, inclusi LLM, prompt, chain e agent, e il modo in cui interagiscono.
Spiegazione dei componenti fondamentali di LangChain è una lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
Welcome to LangChain Core!
Now meet LangChain, a framework for building agents. It gives you modular components you snap together like LEGO bricks.
The Brain: Large Language Models (LLMs)
The agent's brain is the LLM — a model trained on vast text to understand and generate language. LangChain makes it easy to plug into GPT or open-source models.
LLM in Action: A Simple Call
Here's a basic LLM call in LangChain, using a fake model so it runs without any API key.
from langchain_core.llms import FakeListLLM
# Our 'brain' that gives predefined answers
llm = FakeListLLM(responses=[
"The capital of France is Paris.",
"Hello! How can I help you today?"
])
# Ask the LLM a question
response = llm.invoke("What is the capital of France?")
print(response)Guiding the Brain: Prompts
An LLM needs instructions, and those are your prompts — the input text you feed it. Good prompts are crucial for getting the output you want.
Dynamic Prompts: Prompt Templates
For input that changes, use a prompt template: a reusable blueprint with placeholders you fill in at runtime.
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# Define a template with a placeholder '{topic}'
qa_template = """
Answer the following question about {topic}:
Question: {question}
"""
# Create a PromptTemplate object
prompt = PromptTemplate.from_template(qa_template)
# Format the prompt with specific values
formatted_prompt = prompt.format(
topic="Python programming",
question="What is a variable?"
)
print(formatted_prompt)Connecting Steps: Chains
Most agent tasks take several steps. A chain is a predefined sequence that wires LLMs, prompts, and utilities together, passing each output into the next step.
Building a Simple Chain
Here's a simple chain: a prompt template piped into an LLM using LangChain's Runnable interface. The prompt's output feeds straight into the model.
from langchain_core.llms import FakeListLLM
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 1. Our 'brain'
llm = FakeListLLM(responses=["A variable is a named storage location."])
# 2. Our prompt template
qa_template = """
Explain {concept} in simple terms.
"""
prompt = PromptTemplate.from_template(qa_template)
# 3. Combine them into a chain using '|' operator
# The prompt output goes into the LLM as input
chain = prompt | llm
# Invoke the chain with the input for the template
response = chain.invoke({"concept": "variable"})
print(response)The Orchestrator: Agents
Chains run fixed steps; agents are dynamic. An agent decides which action to take, runs it, observes the result, and repeats until the goal is met.
How Agents Use Components
Agents tie it all together: LLMs for reasoning, prompts to guide thinking, chains for multi-step work, and tools to act on the real world.
Putting it All Together
Picture a smart assistant: a prompt sets the task, the LLM reasons, a chain processes input, and the agent picks a weather tool — then the LLM formats the answer.
Quick Check: Core Components
Which LangChain component is primarily responsible for dynamic decision-making and tool selection in an AI application?
Recap & Next Steps
Recap: the four LangChain building blocks — LLMs (the brain), prompts (instructions), chains (sequences), and agents (dynamic deciders). Next: build one.
Domande Frequenti
La lezione «Spiegazione dei componenti fondamentali di LangChain» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Spiegazione dei componenti fondamentali di LangChain» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, passa a CoddyKit PRO. Il corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Spiegazione dei componenti fondamentali di LangChain»?
Apprenda i componenti essenziali di LangChain, inclusi LLM, prompt, chain e agent, e il modo in cui interagiscono. Eserciti AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Spiegazione dei componenti fondamentali di LangChain»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Sì. Ogni lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Comprendere gli agenti AI e gli LLM
- Spiegazione dei componenti fondamentali di LangChain
- Costruire il primo agente semplice
- Aggiungere memoria e stato della conversazione agli agenti