从零开始认识langchain（四）组件

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从零开始认识langchain（四）组件

2024-05-24 16:02| 来源: 网络整理| 查看: 265

西西嘛呦：从零开始认识langchain（一）初识langchain

西西嘛呦：从零开始认识langchain（二）组件-数据连接(data connection)

西西嘛呦：从零开始认识langchain（三）组件-模型IO(model I/O)

Part1总体介绍

对于简单的应用来说，孤立地使用LLM是没有问题的，但更复杂的应用需要将LLM串联起来--要么相互串联，要么与其他组件串联。

LangChain为这种 "链式 "应用提供了Chain接口。我们非常笼统地将链定义为对组件的调用序列，其中可以包括其他链。基本接口很简单：

class Chain(BaseModel, ABC): """Base interface that all chains should implement.""" memory: BaseMemory callbacks: Callbacks def __call__( self, inputs: Any, return_only_outputs: bool = False, callbacks: Callbacks = None, ) -> Dict[str, Any]: ...

这种将组件组成一个链的想法简单而强大。它极大地简化了复杂应用程序的实现，并使之更加模块化，这反过来又使调试、维护和改进你的应用程序变得更加容易。

欲了解更多细节，请查看：

如何使用不同的链功能的演练：https://python.langchain.com/docs/modules/chains/how_to/熟悉核心构件链的基础知识：https://python.langchain.com/docs/modules/chains/foundational/文档，了解如何将文档纳入链中：https://python.langchain.com/docs/modules/chains/document/最受欢迎的链，用于最常见的用例：https://python.langchain.com/docs/modules/chains/popular/额外的，可以看到一些更高级的链和集成，你可以使用开箱即用的链。:https://python.langchain.com/docs/modules/chains/additional/1为什么我们需要链

链允许我们将多个组件结合在一起，创建一个单一的、连贯的应用程序。例如，我们可以创建一个链，接受用户输入，用PromptTemplate格式化，然后将格式化的响应传递给LLM。我们可以通过将多个链组合在一起，或将链与其他组件组合在一起，建立更复杂的链。

看一个简单使用的例子：

LLMChain是最基本的构建块链。它接受一个提示模板，用用户输入的格式化它，并从LLM返回响应。

要使用LLMChain，首先要创建一个提示模板。

from langchain.llms import OpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate llm = OpenAI(temperature=0.9) prompt = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="What is a good name for a company that makes {product}?", )

我们现在可以创建一个非常简单的链，它将接受用户的输入，用它来格式化提示，然后将其发送到LLM。

from langchain.chains import LLMChain chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # Run the chain only sp

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