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1、langchain当中的chain prompt | llm | output_parser这个链能更长吗
在 LangChain 中链chain可以根据需要变得非常长并且可以包含多种不同类型的组件。链的目的是将多个步骤串联起来以便以特定的顺序执行从而处理复杂的任务。除了 prompt、llm 和 output_parser 之外你还可以添加更多的步骤例如
验证器Validator: 用于验证 LLM 输出是否符合预期格式或条件。 缓存Cache: 用于存储和重用之前的 LLM 输出以提高效率。 重试逻辑Retry Logic: 如果 LLM 调用失败则可以自动重试。 后处理Post-Processing: 对 LLM 输出进行额外的处理如文本摘要、翻译或数据格式化。 条件逻辑Conditional Logic: 根据输出决定下一步操作例如使用 if-else 逻辑来决定是否需要进一步处理。 数据存储Data Storage: 将 LLM 的输出保存到数据库或其他存储系统中。 通知Notification: 在处理完成后发送通知例如发送电子邮件或短信。
from langchain_core import PromptTemplate, LLM, StrOutputParser
from langchain_core.validators import TextLengthValidator
from langchain_core.cache import SimpleCache
from langchain_core.post_processors import TextSummarizer
from langchain_core.notifiers import EmailNotifier# 创建 Prompt
prompt_template Please answer the following question: {question}
prompt PromptTemplate.from_template(prompt_template)# 初始化语言模型
llm LLM(modelgpt-3.5-turbo, api_keyyour-api-key)# 创建 OutputParser
output_parser StrOutputParser()# 创建 Validator
validator TextLengthValidator(min_length10, max_length1000)# 创建 Cache
cache SimpleCache()# 创建 Post-Processor
post_processor TextSummarizer()# 创建 Notifier
notifier EmailNotifier()# 构建更长的 Chain
chain (prompt| llm| cache # 先检查缓存| output_parser| validator # 验证输出| post_processor # 后处理| notifier # 发送通知
)# 调用 Chain
response chain.invoke({question: What is the capital of France?})
print(response)在这个例子中链不仅包括了提示、模型调用和输出解析还加入了缓存检查、输出验证、文本摘要和通知发送。这样的链可以非常灵活和强大能够处理各种复杂的工作流。
记住链中的每个组件都应该实现 Runnable 接口并且具有 invoke 方法这样才能确保它们可以被串联起来执行。
