介绍
LangChain 作为大语言模型应用开发框架，支持的模型主要分为几大核心类别，且对接了市面上主流的模型服务商，从闭源的商业模型到开源的本地模型都有覆盖。
支持的模型类型
| 模型类型 | 核心能力 | 最典型应用 |
|---|---|---|
| 大语言模型 | 文本生成 | 写作、摘要、代码 |
| 聊天模型 | 对话、工具调用 | 机器人、智能助手 |
| 嵌入模型 | 文本转向量 | RAG、相似度搜索 |
| 多模态模型 | 文本+图像+音频 | 看图问答、图文理解 |
LLM 大语言模型
功能特点
- 输入一段文本 → 输出一段文本
- 做续写、总结、翻译、问答、生成
- 无固定对话格式，纯文本输入输出
典型应用场景
- 文章生成、文案写作
- 文本摘要、翻译
- 代码生成、解释
- 简单问答
Chat Model 聊天模型
功能特点
- 按角色对话：system / user / assistant
- 更适合多轮对话
- 支持函数调用（工具调用）
- 是现在最主流的模型类型
典型应用场景
- 智能客服、聊天机器人
- 多轮对话助手
- 带工具调用的 AI（查天气、查数据库、画图）
- 个人助理、知识库问答
Embedding Model 向量嵌入模型
功能特点
- 把文本 → 向量（一串数字）
- 语义越接近，向量越接近
- 不生成文字，只做语义表示
典型应用场景
- RAG 检索增强生成（知识库问答）
- 语义搜索、相似文本匹配
- 聚类、分类、
MultiModal Model 多模态模型
功能特点
- 不只支持文本，还支持：图片 + 文本 + 音频
- 看图理解、看图回答、图文生成
典型应用场景
- 图片问答（OCR、看图答题）
- 图文理解、图文生成
- 视频理解、医疗影像辅助解读
支持的模型服务商/具体模型
LangChain 通过统一的接口封装了不同服务商的模型，你只需少量修改配置即可切换：
闭源商业模型（需 API Key）
- OpenAI：gpt-3.5-turbo、gpt-4、gpt-4o、text-embedding-ada-002（嵌入模型）
- Anthropic：claude-2、claude-3-sonnet、claude-3-opus
- Google：Gemini Pro、Gemini 1.5 Pro、textembedding-gecko（嵌入模型）
- AWS：Bedrock（封装了 Claude、Titan、Cohere 等）
- 字节：豆包（Doubao），doubao-1.5-pro、doubao-1.5-lite
- 百度：文心一言（ERNIE-Bot）、文心嵌入（ERNIE-Embedding）
- 阿里：通义千问（Qwen）、通义嵌入
- 讯飞：星火大模型
- 深度求索：deepseek-r1、deepseek-v3
- 智谱 AI：glm-3-turbo、glm-4、glm-4v
开源本地模型（可离线部署）
需配合 llama-cpp-python、transformers、langchain-community 等库使用：
- LLaMA 2（Meta）
- Mistral-7B/8x7B（Mistral AI）
- Qwen-7B/14B（阿里）
- Baichuan-7B（百川智能）
- Zephyr、Phi-2 等轻量模型
总结
- LangChain 支持 LLM、Chat Model、Embedding Model 等多类核心模型，覆盖闭源商业模型和开源本地模型。
- 主流对接 OpenAI、Anthropic、Google、百度、阿里等服务商，且提供统一接口，切换成本低。
- 嵌入模型（Embedding Model）是实现余弦相似度、语义检索的核心，LangChain 对主流嵌入模型都有封装，可直接调用生成向量后计算相似度。