llm-chain

用 Rust 轻松编排 LLM 链,搞定复杂 AI 任务

llm-chain 是一个用 Rust 编写的强大库,用于构建大型语言模型(LLM)的链式调用。它解决了在复杂任务中需要多次调用 LLM 并组合结果的问题,提供了简洁的 API 来串联多个提示词和模型调用,支持文本摘要、问答、代码生成等场景。核心能力包括:链式组合多个 LLM 调用、支持多种模型后端(如 OpenAI)、提供并行执行和流式输出、内置工具调用和插件系统,以及基于 Rust 的高性能和内存安全特性。通过 llm-chain,开发者可以像搭积木一样构建复杂的 AI 工作流,而无需关心底层 API 细节。

开源 free 开源模型
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GitHub 星标 ★ 1604
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队sobelio
所属国家
定价模式free
价格说明开源 Rust 库,MIT 许可证,完全免费,需自行部署集成。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Rust
技术栈/模型chatgpt,langchain,llama,llm,openai,rust,text-summary
GitHub 星标★ 1604
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-24 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 5 步

环境要求

  • Rust 1.65.0 或更新版本
  • Cargo 包管理工具(随 Rust 一起安装)
  • 使用 llm-chain-openai 示例时需要 OPENAI_API_KEY 环境变量
  • 可访问 crates.io 下载依赖的网络环境

安装与启动步骤

  1. 1确认 Rust 版本

    llm-chain 需要 Rust 1.65.0 或更新版本,先确认本地工具链版本是否满足要求。

    rustc --version
  2. 2添加依赖

    在项目的 Cargo.toml 中加入 llm-chain 与 llm-chain-openai 两个 crate,版本按 README 示例填写。

    [dependencies]
    llm-chain = "0.12.0"
    llm-chain-openai = "0.12.0"
  3. 3设置 API Key

    llm-chain-openai 的示例依赖 OPENAI_API_KEY 环境变量,把示例值换成你自己的密钥。

    export OPENAI_API_KEY="sk-YOUR_OPEN_AI_KEY_HERE"
  4. 4编写示例代码

    把 README 中的示例写入 main.rs,用 executor! 创建执行器、prompt! 构造提示词并 run 执行。

    let exec = executor!()?;
    let res = prompt!(
        "You are a robot assistant for making personalized greetings",
        "Make a personalized greeting for Joe"
    )
    .run(parameters()!, &exec)
    .await?;
    println!("{}", res);
  5. 5编译运行

    在项目根目录编译并运行程序,首次执行会从 crates.io 拉取依赖,需要联网。

    cargo run

关键配置

配置项必填说明示例
llm-chain是核心 crate,提供提示词模板、链式调用等能力llm-chain = "0.12.0"
llm-chain-openai是OpenAI 后端 crate,用于调用 OpenAI 模型llm-chain-openai = "0.12.0"
OPENAI_API_KEY是OpenAI 密钥,llm-chain-openai 的示例必须设置该变量sk-YOUR_OPEN_AI_KEY_HERE

如何确认成功

cargo run 能编译通过并打印出模型返回的个性化问候文本,说明链式调用成功。

常见问题

Q:需要什么版本的 Rust?

A:README 明确要求 Rust 1.65.0 或更新版本,低于该版本建议先升级工具链。

Q:不设置 OPENAI_API_KEY 可以吗?

A:不行。README 指出 llm-chain-openai 的示例需要设置 OPENAI_API_KEY 环境变量才能运行。

Q:哪里能找到更多用法示例?

A:可查看仓库中 crates/llm-chain-openai/examples 目录,以及 docs.rs/llm-chain 上的 API 文档。

Q:如何快速搭建一个新项目?

A:README 提供了 quick-start,可基于 llm-chain-template 模板仓库生成项目。

注意事项

  • 依赖版本 0.12.0 来自 README 示例,实际使用时以 crates.io 上的最新版本为准。
  • 更多教程见官方文档站 llm-chain.xyz 与 getting-started-tutorial。
  • 项目主要面向 Rust 开发者,需要具备基本的 Rust 与 Cargo 使用经验。

核心亮点

  • Rust 实现,性能高且内存安全,适合生产环境
  • 支持链式组合和并行执行,提升复杂任务处理效率
  • 提供插件和工具调用机制,扩展性强

不足之处

  • 文档和示例相对较少,上手门槛较高
  • 生态和社区规模较小,第三方集成有限

适用场景

  • 构建多步骤文本处理流水线(如摘要+翻译)
  • 开发需要调用多个 LLM 能力的智能代理
  • 在 Rust 后端中集成 LLM 功能的高性能场景

替代项目

LangChain、Semantic Kernel、Haystack

项目介绍

llm-chain 是开发框架领域的开源项目,由 sobelio 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,604)位列前 30%,在开发框架分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-15。开源 Rust 库,MIT 许可证,完全免费,需自行部署集成。

它主要面向的使用场景是:构建多步骤文本处理流水线(如摘要+翻译)。同类可对比的替代方案包括 LangChain、Semantic Kernel、Haystack。

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