LangChain 是一套大语言模型 (LLM) 应用开发框架主打链式编排、任务流程组装可快速搭建智能对话机器人、智能助手、自动化流程、知识库问答、Agent 智能体。LangChain 支持对接各类在线大模型包括OpenAI、文心、通义、讯飞等也支持加载电脑本地的离线大模型。为避免在线大模型带来的大量Token消耗接下来以离线大模型为例介绍如何搭建LangChain的开发环境。一、安装OllamaAI应用在加载离线大模型时用到了 Ollama 它的安装包比较大有1.8G左右AI应用的智能体开发必须安装Ollama。Ollama的下载页面为 https://ollama.com/download 但外网速度较慢下载很耗时建议访问博主提供的下载链接 https://www.alipan.com/s/gkea9rqEDTU 。下载回来的Ollama安装包叫做OllamaSetup.exe双击它即可安装至系统盘的默认目录。若想修改Ollama的安装路径就要打开命令行输入下面的安装命令以安装到E盘为例OllamaSetup.exe /DIRE:\Program Files\Ollama等待安装完毕在安装目录下会找到“ollama app.exe”和“ollama.exe”两个程序前者提供了可视化界面而后者用于命令行AI应用开发主要使用后者。另外需确保系统的PATH环境变量中能找到Ollama的安装目录例如“E:\Program Files\Ollama”。如果PATH环境变量不包含Ollama的安装目录则需手工添加该目录。二、下载离线大模型通过Ollama可以很方便地下载离线大模型比如在命令行窗口执行下面命令即可下载大模型qwen2:1.5bollama pull qwen2:1.5b不过下载回来的离线大模型默认放在系统盘的“C:\Users\你的用户名\.ollama\models”目录下若想修改大模型的保存目录就要新建名叫OLLAMA_MODELS的环境变量并将变量值设为指定路径例如“F:\ollama_models”那么后续下载的大模型都会保存到新目录下。等待大模型下载完毕在命令行窗口执行下面命令即可启动Ollama并加载大模型ollama serve然后启动浏览器打开链接“http://localhost:11434/api/tags”观察是否返回json串有返回表示启动成功。比如下面返回的json串表示Ollama已加载大模型qwen2:1.5b{ models: [ { name: qwen2:1.5b, model: qwen2:1.5b, modified_at: 2026-05-03T17:29:06.902807408:00, size: 934964102, digest: f6daf2b25194025ae2d5288f2afd041997ce48116807a3b612c1a96b09bec03a, details: { parent_model: , format: gguf, family: qwen2, families: [ qwen2 ], parameter_size: 1.5B, quantization_level: Q4_0 } } ] }三、安装LangChain在命令行窗口执行下面命令即可安装LangChain及其用到的Ollama插件pip install langchain langchain-core langchain-ollama在命令行窗口执行下面命令可查看当前三个LangChain的安装版本建议三个版本都不低于1.0pip show langchain pip show langchain-core pip show langchain-ollama然后编写Python测试代码如下由LangChain调用离线大模型qwen2:1.5b来回答问题from langchain_ollama import OllamaLLM # 连接本地离线大模型Ollama llm OllamaLLM(modelqwen2:1.5b) # 提问 response llm.invoke(介绍一下人工智能) print(response)运行上面的Python代码输出日志结果如下人工智能Artificial Intelligence简称AI是一种技术旨在构建计算机程序和系统来模拟人类智能。这些系统可以学习、推理、思考、判断、解决问题和自我优化并且能够完成复杂的任务如语音识别、图像处理、自然语言处理等。人工智能的研究领域包括机器学习、深度学习、强化学习和认知科学等。可见大模型正常输出回答内容即介绍了人工智能的概念及其应用领域正确执行的问答结果说明LangChain已经成功安装。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2026 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2026 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”