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在大模型应用开发中，对话系统是最常见的场景之一。LangChain 作为大模型应用开发框架，在 v1.0 版本中进行了架构大重构，摒弃了旧版冗余组件，引入了更简洁、可扩展的 LCEL（LangChain 表达式语言），让开发者能更高效地构建对话应用。 本文将手把手教你，使用 Streamlit（前端交互）+ LangChain v1.0+（大模型调用与流程管理）+ 通义千问（大模型），实现一个功能完整、架构规范的多会话AI聊天页面，支持会话新建、切换、删除、清空，以及本地会话持久化、流式输出等核心功能，全程采用 LangChain v1.0+ 新版写法，彻底抛弃旧版 Chain 和 Memory 组件。 一、技术选型与核心优势 在开始编码前，先明确各技术栈的选型原因和核心优势，确保整个技术架构简洁、高效、可维护。

  1. 前端：Streamlit Streamlit 是一款专为数据科学和机器学习开发者设计的 Web 应用框架，无需前端开发经验，用 Python 代码即可快速构建交互式页面。选择它的核心原因： 开发效率极高：几行代码就能实现聊天输入框、会话列表、消息展示等核心组件，无需编写 HTML/CSS/JS。 原生支持聊天组件： st.chat_message 、 st.chat_input 可直接实现聊天界面，无需额外封装。 会话状态管理： st.session_state 可轻松保存会话数据、当前选中会话等状态，刷新页面不丢失（配合本地文件持久化，实现长期保存）。 流式输出支持：通过 st.empty() 占位符，可轻松实现 AI 回复的“打字机效果”，提升用户体验。
  2. 大模型框架：LangChain v1.0+ LangChain v1.0+ 相比旧版（v0.x）有了根本性的架构优化，核心优势的是引入了 LCEL，让大模型调用流程更简洁、更灵活。…

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