# langchindemo

**Repository Path**: kioo/langchindemo

## Basic Information

- **Project Name**: langchindemo
- **Description**: langchindemo
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-06-06
- **Last Updated**: 2025-06-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# LangChain 框架示例

这个项目包含了使用 LangChain 框架的基本示例，展示了如何使用 Python 和 LangChain 构建与大语言模型交互的应用。

## 项目结构

- `simple_chat.py`: 简单的对话机器人示例，展示如何使用 LangChain 创建对话链
- `document_qa.py`: 文档问答示例，展示如何使用 LangChain 处理文档并回答问题
- `requirements.txt`: 项目依赖列表
- `.env.example`: 环境变量模板文件

## 安装
   ```
   # 创建虚拟环境
   uv venv
   # 激活虚拟环境
   source .venv/bin/activate
   # 安装依赖
   pip install -r requirements.txt
   ```

3. 配置环境变量
   - 复制 `.env.example` 文件并重命名为 `.env`
   - 在 `.env` 文件中填入你的 OpenAI API 密钥

## 运行示例

### 简单对话机器人

```bash
python simple_chat.py
```

这个示例创建了一个简单的对话机器人，你可以与其进行交互式对话。输入 '退出' 结束对话。

### 文档问答系统

```bash
python document_qa.py
```

这个示例展示了如何使用 LangChain 处理文档并回答问题。系统会基于内置的 LangChain 相关文档回答你的问题。

## 扩展建议

1. 尝试添加更多的文档到 `document_qa.py` 中
2. 实现文件加载器，从本地文件或网页加载文档
3. 尝试使用不同的语言模型提供商
4. 实现更复杂的代理（Agent）示例

## 注意事项

- 使用 LangChain 需要有效的 API 密钥（如 OpenAI API 密钥）
- 使用 API 可能会产生费用，请注意控制使用量