langchain

环境要求

• Elixir 1.17 或更高版本
• 项目使用 Mix 构建（在 mix.exs 中管理依赖）
• 至少一个 LLM 提供商的 API Key（如 OpenAI 的 OPENAI_API_KEY）
• 网络可访问所用提供商的 API（Bumblebee 本地模型除外）

安装与启动步骤

1. 1确认 Elixir 版本

   README 要求 Elixir 1.17 或更高版本，先检查本机版本是否满足，低于 1.17 需先升级。

   elixir --version

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2. 2添加 langchain 依赖

   在项目根目录的 mix.exs 的 deps 列表中加入 langchain，版本用 README 给出的 ~> 0.9.0。

   {:langchain, "~> 0.9.0"}

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3. 3拉取依赖

   在项目根目录执行，Mix 会按 mix.exs 下载并编译 langchain 及其依赖（含 Req）。

   mix deps.get

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4. 4配置 API Key

   在 config/runtime.exs 中读取环境变量并写入 openai_key、openai_org_id，README 给的是 System.fetch_env! 写法。

   config :langchain, openai_key: System.fetch_env!("OPENAI_API_KEY")
   config :langchain, openai_org_id: System.fetch_env!("OPENAI_ORG_ID")

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5. 5设置环境变量

   把真实密钥导出到环境变量，供上一步的 fetch_env! 读取；换成你自己的 sk- 开头密钥。

   export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
   export OPENAI_ORG_ID=org-xxxxxxxx

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6. 6编写并运行链

   用 LLMChain.new! 组装链，add_message 加用户消息后 run；README 也给出 ChatGrok 的用法示例。

   {:ok, grok} = ChatGrok.new(%{model: "grok-4", temperature: 0.7})
   
   {:ok, chain} =
     LLMChain.new!(%{llm: grok})
     |> LLMChain.add_message(Message.new_user!("Explain quantum computing"))
     |> LLMChain.run()

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7. 7查看 Token 用量

   运行后可从链的 token_usage 字段读取输入输出 token 统计，README 示例返回 %TokenUsage{}。

   trajectory.token_usage

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关键配置

如何确认成功

运行 LLMChain.run() 返回 {:ok, chain} 且无报错，必要时用 chain.token_usage 查看 token 统计。

常见问题

注意事项

• 库内部使用 Req 库发起 API 调用，需保证 Req 依赖正常可用。
• README 只演示了 OpenAI 的 openai_key/openai_org_id 配置写法，其它提供商的配置项未在节选中给出。
• 除 OpenAI 外，本库也兼容 OpenAI 兼容接口的第三方服务。