LangChain 是一个用于构建大语言模型（LLM）应用的框架。它的核心组件包括以下几个部分：
1、提示（Prompts）：提示是提供给LLM的输入文本，用于生成响应。有效的提示管理对于引导LLM输出和定义任务至关重要 (DEV Community) (Elastic)。
2、语言模型（LLMs）：语言模型是生成基于输入提示的人类语言文本的引擎。LangChain 支持多种LLM，包括来自OpenAI和Hugging Face的模型 (DEV Community) (Elastic)。
3、链（Chains）：链允许将多个组件（如提示和LLM）组合在一起，以创建更复杂的应用。链定义了处理输入、生成输出以及执行附加任务的步骤顺序 (DEV Community) (Elastic)。
4、代理（Agents）：代理是使用链和工具来完成特定目标的高级抽象。它们可以做出决策，交互外部工具，并检索信息以完成任务 (DEV Community) (Elastic)。
5、记忆组件（Memory Components）：这些组件用于在多个交互或对话中存储和检索数据，帮助应用保持上下文连续性。记忆类型包括会话缓冲记忆（ConversationBufferMemory），用于保留详细的交互日志 (Elastic) (DataCamp)。
6、文档加载器和文本分割器（Document Loaders and Text Splitters）：文档加载器从各种外部来源检索数据，而文本分割器则将冗长的文档分割成可管理的部分，便于模型处理 (Deepchecks) (Elastic)。
7、检索器和向量存储（Retrievers and Vector Stores）：检索器帮助将文档与语言模型结合，用于查询存储的文档；向量存储则维护嵌入向量，以便在非结构化数据上进行搜索 (Deepchecks)。
8、工作流管理（Workflow Management）：这涉及协调和控制链和代理的执行，以解决特定问题，管理数据流，并确保应用对用户交互和变化情况做出响应 (Elastic)。
通过这些核心组件，LangChain 可以构建出强大且可扩展的LLM应用，提供高效的提示管理、灵活的工作流编排以及强大的数据检索和记忆功能。