LangChain 安装与部署

安装与部署

LangChain 从 0.1 版本起拆成多个独立包，装什么取什么，避免一次拉进几十个用不到的依赖。最常用的一组是：

pip install langchain langchain-openai langchain-community

三个包的分工：langchain 提供高层链与智能体的组装能力；langchain-core 是被自动带上的基础抽象层，Runnable、Prompt、OutputParser、消息类型都在这里，一般不需要单独安装；langchain-openai 是 OpenAI 及兼容接口的模型实现；langchain-community 收纳第三方集成，各类向量库、文档加载器、社区模型都在里面。做状态图编排还要单独装一个包：

pip install langgraph

向量库与文本切分器通常也是独立包，按需安装，例如 pip install langchain-text-splitters faiss-cpu chromadb。切分器在新版本里已经从 langchain 移到了 langchain-text-splitters，如果导入 RecursiveCharacterTextSplitter 报 ModuleNotFoundError，先确认这个包装了没有。

虚拟环境：uv 与 conda

LangChain 的依赖面很宽，直接装进系统 Python 很容易和别的项目打架，务必用独立环境。用 uv 最快，它同时管理 Python 版本与虚拟环境：

# 用 uv 建环境并安装
uv venv .venv
source .venv/bin/activate        # Windows PowerShell: .venv\Scripts\Activate.ps1
uv pip install langchain langchain-openai langchain-community langgraph

# 或者在 pyproject.toml 里声明依赖后同步
uv add langchain langchain-openai langchain-community langgraph

习惯 conda 的可以这样建环境：

conda create -n lc python=3.11 -y
conda activate lc
pip install langchain langchain-openai langchain-community langgraph

Python 版本建议 3.10 及以上，具体的支持矩阵以官方文档为准。生产环境请把依赖锁进 requirements.txt 或 uv.lock，不要用浮动版本上线——LangChain 生态迭代很快，小版本之间也可能有接口调整。

环境变量

密钥与追踪配置一律走环境变量，不要写死在代码里。常用的几个：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export OPENAI_API_BASE="https://api.openai.com/v1"      # 走兼容网关时改成网关地址

export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_API_KEY="ls__..."
export LANGCHAIN_PROJECT="my-rag-demo"

在代码里配合 python-dotenv 从 .env 文件加载也可以：

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()          # 从当前目录的 .env 读取，文件不存在则跳过

os.environ.setdefault("LANGCHAIN_TRACING_V2", "true")
os.environ.setdefault("LANGCHAIN_PROJECT", "my-rag-demo")

有一点必须注意：追踪开关打开后，链路的输入输出——包括检索到的文档原文——都会被上传到 LangSmith。涉及用户隐私或商业机密时要谨慎，要么关掉，要么按官方文档配置隐藏输入输出、脱敏处理的选项。

常见报错与排查