本项目是一个专为中文开发者打造的 LangChain 框架源码注释与文档库。LangChain 作为业界领先的大语言模型（LLM）应用开发框架，其架构设计精妙、功能丰富，但源码复杂度较高。本项目通过系统性地整理核心模块的中文注释，帮助开发者深入理解 LangChain 的实现原理、设计思想及最佳实践。
- 源码与注释对照：
langchain_code/目录包含原始源码，code_comment/目录提供对应的中文注释，两者目录结构完全一致，便于对照学习 - 模块化组织：按照 LangChain 官方包结构组织，涵盖核心库、经典组件、合作伙伴集成等多个层面
- 详细中文文档：包含 API 参考、快速入门、学习指南、技术栈分析等辅助文档
- 版本对比：提供 LangChain 各版本之间的差异分析
- Python: 3.10 或更高版本
- LangChain: 1.2.7（本项目同步自该版本）
- 推荐依赖:
pydantic,typing_extensions,asyncio,langchain-core
langchain_code_comment/
├── langchain_code/ # LangChain 官方源码镜像
│ └── libs/
│ ├── core/ # langchain-core: 核心抽象层
│ ├── langchain/ # langchain: 经典组件实现
│ ├── langchain_v1/ # langchain v1.x: 主应用层
│ ├── partners/ # 合作伙伴集成包
│ ├── text-splitters/ # 文本分割器
│ ├── standard-tests/ # 标准测试库
│ └── model-profiles/ # 模型配置文件
│
├── code_comment/ # 中文注释文档（与源码结构对应）
│ ├── libs/
│ │ ├── core/ # 核心模块注释
│ │ ├── langchain/ # 经典组件注释
│ │ ├── langchain_v1/ # v1.x 版本注释
│ │ ├── partners/ # 合作伙伴包注释
│ │ ├── text-splitters/ # 文本分割器注释
│ │ └── standard-tests/ # 测试库注释
│ ├── core_modules/ # 核心模块分析文档
│ └── VERSION_COMPARISON.md # 版本对比文档
│
├── docs/ # 辅助文档
│ ├── api_reference/ # API 参考文档
│ ├── learning_guide/ # 学习指南
│ ├── overview/ # 项目概览
│ ├── technical_analysis/ # 技术分析
│ └── usage_examples/ # 使用示例与最佳实践
│
├── README.md # 项目说明（本文件）
├── TERMINOLOGY.md # 术语对照表
└── LICENSE # 许可证
位于 code_comment/libs/core/langchain_core/，包含 LangChain 最基础的核心概念：
| 模块 | 说明 |
|---|---|
runnables/ |
可运行对象，LCEL 表达式语言的基础单元 |
prompts/ |
提示词模板系统 |
messages/ |
消息类型定义（System、Human、AI、Tool） |
tools/ |
工具定义与转换 |
callbacks/ |
回调机制 |
tracers/ |
追踪与监控 |
documents/ |
文档数据结构 |
embeddings/ |
嵌入模型接口 |
vectorstores/ |
向量存储接口 |
indexing/ |
索引系统 |
位于 code_comment/libs/langchain/，包含传统 LangChain 组件：
| 模块 | 说明 |
|---|---|
langchain_classic/ |
经典 API 与工具 |
vectorstores/ |
各类向量数据库实现（50+ 种） |
retrievers/ |
检索器实现 |
runnables/ |
可运行对象扩展 |
位于 code_comment/libs/langchain_v1/，包含新版 LangChain 功能：
| 模块 | 说明 |
|---|---|
agents/ |
智能体系统（含中间件架构） |
chat_models/ |
聊天模型接口 |
embeddings/ |
嵌入模型 |
tools/ |
工具定义 |
messages/ |
消息处理 |
位于 code_comment/libs/partners/，包含各大 AI 服务商的集成：
anthropic/- Anthropic Claude 模型openai/- OpenAI GPT 系列deepseek/- DeepSeek 模型groq/- Groq 推理平台mistralai/- Mistral AIxai/- xAI Grokfireworks/- Fireworks AIchroma/- Chroma 向量数据库qdrant/- Qdrant 向量数据库exa/- Exa 搜索 APIperplexity/- Perplexity APInomic/- Nomic AIollama/- Ollama 本地模型prompty/- Microsoft Prompty
位于 code_comment/libs/text-splitters/，提供多种文本分割策略：
- 字符分割（Character）
- Markdown 分割
- HTML 分割
- JSON 分割
- Python 代码分割
- LaTeX 分割
- NLTK 句子分割
- SpaCy 分割
- Sentence Transformers 分割
- Konlpy（韩语）分割
git clone https://github.com/your-repo/langchain_code_comment.git
cd langchain_code_commentpip install langchain langchain-core所有注释文档位于 code_comment/ 目录下，与源码 langchain_code/ 保持完全一致的目录结构。
- 入门阶段：阅读
docs/learning_guide/quick_start.md - 核心概念：学习
code_comment/libs/core/langchain_core/下的核心模块 - 进阶应用：探索
code_comment/libs/langchain_v1/的智能体和工具系统 - 实战演练：参考
docs/usage_examples/中的最佳实践
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
# 定义提示词模板
prompt = PromptTemplate.from_template("讲一个关于 {topic} 的笑话")
# 定义处理逻辑
add_prefix = RunnableLambda(lambda x: f"AI 助手回答：\n{x}")
# 组合成链
chain = prompt | add_prefix
# 调用
print(chain.invoke({"topic": "程序员"}))from langchain.agents import create_openai_functions_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
# 定义工具
tools = [
Tool(
name="Search",
func=search_function,
description="用于搜索信息"
)
]
# 创建智能体
llm = ChatOpenAI()
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools)
# 执行
result = agent.invoke({"input": "今天天气如何？"})我们欢迎社区开发者参与本项目的完善！
- 每个函数/类必须包含功能描述、参数说明、返回值说明
- 复杂逻辑需要添加实现原理说明
- 提供使用示例代码
- 优先使用行业标准翻译
- 参考 TERMINOLOGY.md 中的术语对照表
- 保持术语一致性
- 遵循 PEP 8 编码规范
- 使用类型注解
- 添加必要的错误处理
本项目遵循 MIT License 开源协议。
- 2026-02-01: 完善项目文档，更新 README 和术语表
- 2026-01-29: 初始化术语表
- 2026-01-28: 项目初始化，完成核心模块注释
提示：本项目仅供学习参考，生产环境使用请参考 LangChain 官方文档和最佳实践。