24. LangChain 的链式调用（Chain）和 LCEL 是什么关系？

难度 P1 高频 · 岗位 应用 · 频率 ★★★ · 预计阅读 6 min

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1. 💡 简要回答
2. 📝 详细解析
3. 🎯 面试总结

👔面试官：LangChain 的链式调用（Chain）和 LCEL 是什么关系？

🙋‍♂️我：LCEL 是新的写法，Chain 是老的写法。

👔面试官：对，但还有更本质的区别：LCEL 是声明式编程，用 | 管道符组合组件；老 Chain 是继承基类、重写方法。你能讲清楚 LCEL 的优势吗？

🙋‍♂️我：LCEL 写起来更简洁？

👔面试官：对，但还有：可组合性强、支持异步流式、类型提示友好。而且 LCEL 可以和 LangGraph 无缝衔接。你能系统讲吗？

💡 简要回答

关系：LCEL（LangChain Expression Language）是 LangChain v0.1+ 推出的声明式链式编程范式，是老 Chain API 的现代化替代。

对比项	老 Chain API	LCEL
编程方式	继承基类、重写方法	管道符 | 组合
可读性	需要看类定义	一眼看清数据流
可组合性	弱	强，组件可任意拼接
异步/流式	支持有限	原生支持
类型提示	弱	强

核心优势：声明式、可组合、与 LangGraph 无缝衔接。

📝 详细解析

老 Chain API 的问题

from langchain.chains import LLMChain

# 需要继承、配置、绑定
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
result = chain.run(input="...")

痛点：

• 复杂链需要继承 Chain 基类
• 逻辑分散在类定义里
• 难以组合和复用

LCEL 的声明式写法

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

chain = (
    RunnablePassthrough.assign(context=lambda x: retriever.get_relevant_documents(x["question"]))
    | prompt
    | llm
    | parser
)

result = chain.invoke({"question": "..."})

优势：

• 数据流清晰：从左到右，一眼看清
• 可组合：任意组件用 | 连接
• 延迟执行：定义时不执行，invoke 时才运行

LCEL 的核心特性

Runnable 协议： 所有组件都实现 Runnable 接口，支持：

• invoke()：同步调用
• ainvoke()：异步调用
• stream()：流式输出
• batch()：批量处理

内置组件：

• RunnablePassthrough：透传/变换输入
• RunnableParallel：并行执行多个分支
• RunnableLambda：包装自定义函数
• RunnableBranch：条件分支

与 LangGraph 衔接

LCEL 链可以直接作为 LangGraph 的节点：

from langgraph.graph import StateGraph

# LCEL 链作为节点
workflow = StateGraph(State)
workflow.add_node("retrieve", retrieval_chain)
workflow.add_node("generate", generation_chain)

🎯 面试总结

LCEL 是声明式、管道式的链式编程，比老 Chain API 更简洁、可组合、类型友好。与 LangGraph 无缝衔接。

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