LangChain 33: LangChain表达语言LangChain Expression Language (LCEL)

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31. LangChain 31 模块复用Prompt templates 提示词模板
32. LangChain 32 输出解析器Output parsers

1. LangChain表达语言LangChain Expression Language (LCEL)

现在我们可以把所有这些组合成一个链条。这个链条将接受输入变量，将其传递给提示模板以创建提示，将提示传递给语言模型，然后通过一个（可选的）输出解析器传递输出。这是一种方便的方式来捆绑一个模块化的逻辑片段。让我们看看它的实际效果！

from typing import List

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.schema import BaseOutputParser
from dotenv import load_dotenv  

load_dotenv()  

class CommaSeparatedListOutputParser(BaseOutputParser[List[str]]):
    """Parse the output of an LLM call to a comma-separated list."""


    def parse(self, text: str) -> List[str]:
        """Parse the output of an LLM call."""
        return text.strip().split(", ")

template = """你是一个有帮助的助手，可以生成逗号分隔的列表。
用户将传入一个类别，你应该生成该类别中的5个对象的逗号分隔列表。
只返回逗号分隔的列表，不要其他内容。"""
human_template = "{text}"

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", template),
    ("human", human_template),
])
chain = chat_prompt | ChatOpenAI() | CommaSeparatedListOutputParser()
response = chain.invoke({"text": "颜色"})
print('colors >> ', response)
# >> ['red', 'blue', 'green', 'yellow', 'orange']

输出结果

[zgpeace@zgpeaces-MacBook-Pro langchain-llm-app (develop ✗)]$ python Basic/chat_lcel.py                                  1 ↵──(Sun,Dec24)─┘
colors >>  ['红色', '蓝色', '黄色', '绿色', '紫色']

请注意，我们正在使用 | 语法将这些组件连接在一起。这种 | 语法是由LangChain Expression Language (LCEL)提供支持的，并依赖于所有这些对象实现的通用Runnable接口。要了解有关LCEL的更多信息，请阅读此处的文档。

日志记录平台 Tracing with LangSmith

假设我们已经按照开头所示设置了环境变量，那么我们一直在进行的所有模型和链调用都将自动记录到LangSmith中。一旦在那里，我们就可以使用LangSmith来调试和注释我们的应用程序跟踪，然后将它们转换为数据集，以便评估应用程序未来迭代的情况。

看看上述链的跟踪会是什么样子：

请点击这里了解更多关于LangSmith的信息。

代码

https://github.com/zgpeace/pets-name-langchain/tree/develop

参考

https://python.langchain.com/docs/get_started/quickstart