精通LangChain：轻松配置运行时链内部

用户850429986511
250 阅读2分钟 
# 精通LangChain：轻松配置运行时链内部

在关注AI和编程的过程中，我们经常需要动态配置和调整链内部的各个步骤，以便提供灵活和强大的功能。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LangChain来配置运行时链的内部。

## 引言

通过理解LangChain的配置方法，我们可以在运行时调整参数，比如温度，或在不同的模型之间切换。这对于实验不同的链工作方式或为用户提供多种选择非常有用。本文将指导你如何使用`configurable_fields`和`configurable_alternatives`两种方法来实现这些功能。

## 主要内容

### 可配置字段

LangChain提供了`configurable_fields`方法，让我们可以在运行时配置可运行对象的特定字段。例如，调整聊天模型的温度：

```python
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai

import os
from getpass import getpass

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.runnables import ConfigurableField
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(temperature=0).configurable_fields(
    temperature=ConfigurableField(
        id="llm_temperature",
        name="LLM Temperature",
        description="The temperature of the LLM",
    )
)

model.invoke("pick a random number")

# 使用API代理服务提高访问稳定性

在上面的例子中，我们定义了一个可以在运行时设置的temperature字段。通过.with_config方法，可以动态调整温度参数。

可配置替代方案

configurable_alternatives方法允许我们在链的某个步骤中使用不同的替代方案。例如，在聊天模型之间进行切换：

%pip install --upgrade --quiet langchain-anthropic

import os
from getpass import getpass

os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass()

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307", temperature=0).configurable_alternatives(
    ConfigurableField(id="llm"),
    default_key="anthropic",
    openai=ChatOpenAI(),
    gpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4"),
)

prompt = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
chain = prompt | llm

chain.with_config(configurable={"llm": "openai"}).invoke({"topic": "bears"})

在这里，我们能够在链中动态选择使用Anthropic或OpenAI的模型。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何配置文本生成的具体步骤，并在运行时进行调整：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.runnables import ConfigurableField

model = ChatOpenAI(temperature=0).configurable_fields(
    temperature=ConfigurableField(
        id="llm_temperature",
        name="LLM Temperature",
        description="The temperature of the LLM",
    )
)

prompt = PromptTemplate.from_template("Pick a random number above {x}")
chain = prompt | model

chain.invoke({"x": 0})
chain.with_config(configurable={"llm_temperature": 0.9}).invoke({"x": 0})

常见问题和解决方案

问题：配置的字段在运行时没有正确应用。

解决方案：确保传入的字典键与ConfigurableField的id匹配，此外检查网络连接，如果需要，可以使用API代理服务来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，你学会了如何在LangChain中动态配置链的内部步骤。要深入了解，请参阅以下资源：

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • LangChain GitHub 项目

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---
avatar
文章
阅读
粉丝