系列导读你现在看到的是《LangChain 实战与工程化落地：从原型到生产环境的完整指南》的第4/10篇，当前这篇会重点解决：学会用 Chain 组装 LLM 调用，实现可复用、可调试的业务流程。上一篇回顾：第 3 篇《Prompt 工程化：模板管理、动态变量与少样本优化》主要聚焦 将 Prompt 从临时字符串升级为可维护、可测试、可迭代的工程资产。 下一篇预告：第 5 篇《记忆机制深入：对话状态管理与持久化》会继续展开 掌握 LangChain 记忆机制，解决多轮对话中的上下文丢失问题，并实现生产级持久化。全系列安排LangChain 初探：为什么你需要一个 LLM 编排框架模型接入与配置：LangChain 中的 LLM 和 ChatModel 最佳实践Prompt 工程化：模板管理、动态变量与少样本优化链式调用与组合：用 Chain 构建复杂业务逻辑（本文）记忆机制深入：对话状态管理与持久化Agent 与工具调用：让 LLM 学会使用外部 APIRAG 实战：LangChain + 向量数据库构建知识问答系统异步、流式与批处理：LangChain 高性能调优生产化部署：LangServe、Docker 与 API 网关LangChain 工程化总结：测试、监控与持续迭代一、导语：从 Prompt 工程到逻辑编排在前一篇文章中，我们深入探讨了如何将 Prompt 工程化——