环境搭建

本章将指导你搭建 LangChain 的开发环境，包括 Python 环境配置、依赖安装和 API Key 设置。

Python 环境

版本要求

⚠️ 版本要求（v1.x 更新）

LangChain v1.x 需要 Python 3.10+，推荐使用 Python 3.11 或 3.12。

如果你使用 Python 3.9 或更低版本，需要先升级 Python。

检查 Python 版本

python --version
# 或
python3 --version

如果没有安装 Python 或版本过低，请前往 Python 官网下载安装。

创建虚拟环境（推荐）

为了避免依赖冲突，强烈建议为 LangChain 项目创建独立的虚拟环境：

# 创建虚拟环境
python -m venv langchain-env

# 激活虚拟环境
# Windows
langchain-env\Scripts\activate

# macOS/Linux
source langchain-env/bin/activate

激活成功后，你的命令行提示符前会出现 (langchain-env) 标识。

安装 LangChain

核心包安装（v1.x）

::: code-group

# 安装 LangChain 核心包（需要 Python 3.10+）
pip install -U langchain

# 安装 LangChain 社区扩展包
pip install -U langchain-community

# 使用 uv 安装（更快的包管理器）
uv add langchain
uv add langchain-community

:::

按需安装模型提供商包

根据你要使用的模型提供商，安装对应的集成包：

# OpenAI (GPT-4, GPT-4o, GPT-3.5)
pip install "langchain[openai]"
# 或单独安装
pip install langchain-openai

# Anthropic (Claude 3.5, Claude 3)
pip install "langchain[anthropic]"
# 或单独安装
pip install langchain-anthropic

# Google (Gemini)
pip install langchain-google-genai

# 智谱 AI (ChatGLM)
pip install langchain-zhipuai

# 本地模型 (Ollama)
pip install langchain-ollama

一键安装常用组合

如果你刚开始学习，推荐安装以下组合：

# 使用 OpenAI
pip install -U langchain "langchain[openai]" langchain-community python-dotenv

# 使用 Anthropic Claude
pip install -U langchain "langchain[anthropic]" langchain-community python-dotenv

配置 API Key

获取 API Key

你需要从模型提供商处获取 API Key：

提供商	获取地址	说明
OpenAI	platform.openai.com	需要付费或有免费额度
Anthropic	console.anthropic.com	Claude 模型
智谱 AI	open.bigmodel.cn	国内可直接访问
阿里通义	dashscope.aliyun.com	有免费额度

环境变量配置

安全警告

永远不要在代码中硬编码 API Key！请使用环境变量来管理敏感信息。

方法一：使用 .env 文件（推荐）

# .env
OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-key
ZHIPUAI_API_KEY=your-zhipuai-key

在 .gitignore 中添加 .env：

# .gitignore
.env

在代码中加载环境变量：

from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载 .env 文件
load_dotenv()

# 使用环境变量
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

方法二：直接设置环境变量

Windows (PowerShell):

$env:OPENAI_API_KEY = "sk-your-api-key-here"

Windows (CMD):

set OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here

macOS/Linux:

export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key-here"

验证安装

检查 LangChain 版本

import langchain
print(langchain.__version__)

测试模型连接

创建一个 test_setup.py 文件：

from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 初始化模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

# 发送测试消息
response = llm.invoke("你好，请用一句话介绍你自己")
print(response.content)

运行测试：

python test_setup.py

如果看到模型的回复，说明环境配置成功！🎉

使用国内模型

如果你无法访问国外 API，可以使用国内模型提供商：

智谱 AI（推荐）

from langchain_zhipuai import ChatZhipuAI

llm = ChatZhipuAI(
    model="glm-4",
    api_key="your-api-key"  # 或使用环境变量 ZHIPUAI_API_KEY
)

response = llm.invoke("你好，请用一句话介绍你自己")
print(response.content)

阿里通义千问

from langchain_community.llms import Tongyi

llm = Tongyi(
    model_name="qwen-turbo",
    dashscope_api_key="your-api-key"
)

response = llm.invoke("你好，请用一句话介绍你自己")
print(response)

本地模型（Ollama）

如果你想完全本地运行模型：

安装 Ollama
下载模型：

ollama pull llama3

在 LangChain 中使用：

from langchain_ollama import ChatOllama

llm = ChatOllama(model="llama3")
response = llm.invoke("Hello, how are you?")
print(response.content)

开发工具推荐

IDE / 编辑器

VS Code - 免费，插件丰富
PyCharm - Python 专业 IDE
Cursor - AI 辅助编程

VS Code 推荐插件

Python - 基础 Python 支持
Pylance - 智能代码补全
Jupyter - 支持 Notebook
Python Environment Manager - 环境管理

Jupyter Notebook

对于探索性学习，Jupyter Notebook 是个好选择：

pip install jupyter
jupyter notebook

项目结构建议

一个典型的 LangChain 项目结构：

my-langchain-project/
├── .env                    # 环境变量（不要提交到 Git）
├── .gitignore              # Git 忽略文件
├── requirements.txt        # 依赖列表
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── chains/             # 链定义
│   ├── agents/             # Agent 定义
│   ├── prompts/            # 提示词模板
│   └── utils/              # 工具函数
├── notebooks/              # Jupyter notebooks
├── tests/                  # 测试文件
└── README.md

requirements.txt 示例

# LangChain v1.x
langchain>=1.0.0
langchain-openai>=0.3.0
langchain-anthropic>=0.3.0
langchain-community>=0.3.0
python-dotenv>=1.0.0

# 可选：LangGraph（高级 Agent 编排）
langgraph>=0.2.0

常见问题

Q1: pip 安装很慢怎么办？

使用国内镜像源：

pip install langchain -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

或永久配置：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Q2: OpenAI API 无法访问怎么办？

几个解决方案：

使用国内模型（智谱 AI、通义千问等）
配置代理
使用 Azure OpenAI
使用本地模型（Ollama）

Q3: 报错 "ModuleNotFoundError" 怎么办？

确保你在正确的虚拟环境中：

# 确认虚拟环境已激活
which python  # macOS/Linux
where python  # Windows

# 重新安装缺失的包
pip install <package-name>

Q4: 如何升级 LangChain？

pip install --upgrade langchain langchain-community langchain-openai

下一步

环境搭建完成后，让我们创建第一个 LangChain 应用！