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学习一个开源项目，效率最高的还是实际将项目跑起来，然后断点，跟着一个数据流，逐渐深入。
所以，对于开源项目，进行源码环境的安装就比较重要了。本文我们来用源码安装的方式安装 LangChain。
0. 源码安装 LangChain
前面我们在 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】0. LangChain框架介绍，实现LangChain的Hello World 中已经安装过 LangChain 了，但是那是直接安装的Python包，是无法进行断点调试和直接从我们自己的程序中跳转到源码阅读的。
建议先用 pip install langchain 安装一遍langchain包，然后再使用下面的命令单独安装个别模块的源码，这样保证安装的langchain的依赖都是完整的，部分源码，部分python包。
要想从源码安装 LangChain，需要使用 pip install -e . 命令。关于此命令的作用，我之前也写过：【Python笔记】pip intall -e命令：让你的工程直接使用开源包的源码，可断点调试，修改源码！
完整步骤如下：
（1）正常从github上下载源码到本地
git clone https://github.com/langchain-ai/langchain.git
（2）进入 langchain/libs/langchain 目录
（3）执行 pip install -e . 命令
（4）再进入到 langchain/libs/core 目录
（5）执行 pip install -e . 命令
（6）再进入到 langchain/libs/community 目录
（7）执行 pip install -e . 命令
可能遇到的问题：
类似的问题都是缺少对应的包导致的。例如上面缺少 poetry-core>=1.0.0 的包，那就用 pip install poetry-core 安装一下这个包即可。等安装完这个包之后，再重新 pip intall -e .
1. 验证是否源码安装成功
随便新建个python文件，写入以下代码：
from langchain.retrievers.web_research import WebResearchRetriever # 这里主要是为了让它能走到你打断点的地方
然后在 langchain\libs\community\langchain_community\chat_models\openai.py 的以下地方打个断点。
执行Python文件，程序会在断点处停止，表明源码安装成功：
断点处堆栈如下：
<module> (d:\GitHub\langchain\libs\community\langchain_community\chat_models\openai.py:63) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\community\langchain_community\chat_models\anyscale.py:15) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\community\langchain_community\chat_models\__init__.py:21) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\langchain\langchain\chains\router\multi_retrieval_qa.py:6) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\langchain\langchain\chains\router\__init__.py:4) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\langchain\langchain\chains\__init__.py:76) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\langchain\langchain\retrievers\document_compressors\chain_extract.py:13) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\langchain\langchain\retrievers\document_compressors\__init__.py:2) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\langchain\langchain\retrievers\contextual_compression.py:10) <module> (d:\GitHub\langchain\libs\langchain\langchain\retrievers\__init__.py:25) <module> (d:\GitHub\LEARN_LLM\langchain_example\web_rag copy.py:2)
大功告成。
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