实践工具学习：用 LangChain 构建智能化“链”式应用 | 豆包MarsCode AI刷题

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随着大语言模型（LLM）能力的提升，仅靠单次调用模型已难以满足复杂的业务需求。而如何通过合理的链式调用，将模型、提示模板和数据解析整合为一个智能化工作流，成为实现多步骤任务的关键。LangChain 提供了一个框架化的解决方案，通过“链”的机制，让开发者能够快速构建灵活的多组件集成系统。

在本文中，我将基于自己的实践历程，深入剖析 LangChain 的链式机制，分享如何从简单链逐步过渡到复杂链的设计，同时结合实际案例，解析其核心技术要点和工程实现思路。

什么是 LangChain 的“链”？

在 LangChain 中，“链”可以被视为一组组件的逻辑连接，每个组件完成一个独立的功能。典型的链式任务包括：

• 输入解析：将用户输入转化为标准化的模型输入格式。

• 模型推理：调用语言模型生成中间或最终结果。

• 输出处理：解析和验证模型的输出，使其符合业务需求。

链的优势

• 模块化设计：每个子任务封装为单独的链，便于测试和复用。

• 动态性：可以根据输入动态选择执行路径，满足不同场景需求。

• 可扩展性：支持集成外部 API 和自定义工具，使链的能力更加多样化。

LangChain 提供了多种内置链，如 LLMChain、SequentialChain 和 RouterChain，每种链针对不同的任务类型，提供了解决方案。

从单链到多链的实践演进

LLMChain：链式设计的起点

LLMChain 是 LangChain 中最基本的链，主要用于将提示模板和语言模型绑定。通过它，我们可以快速实现基于输入模板的简单问答任务。

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 创建提示模板
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["flower", "season"], 
    template="{flower}在{season}的花语是?"
)

# 初始化模型
llm = ChatOpenAI(
    model="ep-20241127204652-m8wwm", 
    temperature=0,
    openai_api_key="YOUR_API_KEY",
    openai_api_base="YOUR_API_BASE"
)

# 构建 LLMChain
llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# 执行链
response = llm_chain.run({"flower": "玫瑰", "season": "夏季"})
print(response)

但实际应用中，往往需要将多个模型调用或任务步骤串联起来。例如，为了生成一条鲜花推荐的推文，我们可能需要：

  1. 生成花的特点描述。

  2. 基于描述生成推荐理由。

  3. 整合成完整推文。

这种场景超出了单链的能力范围，需要多链的支持。

SequentialChain：任务的多步骤执行

SequentialChain 是一个顺序执行的链，适用于任务逻辑固定的场景。在我的实践中，我使用它构建了一个鲜花推荐任务，从描述到理由的生成逻辑按部就班地完成。

image.png

from langchain.chains import SequentialChain
from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 提示模板
description_template = PromptTemplate(
    input_variables=["flower"], 
    template="请描述{flower}的特点。"
)
reason_template = PromptTemplate(
    input_variables=["description"], 
    template="基于以下描述：{description}，为何推荐这朵花？"
)

# 模型实例
llm = ChatOpenAI(
    model="ep-20241127204652-m8wwm", 
    temperature=0,
    openai_api_key="YOUR_API_KEY",
    openai_api_base="YOUR_API_BASE"
)

# 构建 LLMChains
description_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=description_template)
reason_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=reason_template)

# 构建 SequentialChain
sequential_chain = SequentialChain(
    chains=[description_chain, reason_chain],
    input_variables=["flower"],
    output_variables=["description", "reason"]
)

# 执行链
result = sequential_chain.run({"flower": "玫瑰"})
print(result)

SequentialChain 的核心在于：

• 输入和输出映射：将上一步的输出作为下一步的输入。

• 任务解耦：每个子链专注于单一任务，提升代码复用性和可维护性。

通过这个链式结构，我感受到多步骤任务可以在开发时被很好地模块化，同时在运行时保证流畅的执行逻辑。

技术难点：输出解析与验证

在任务复杂化的过程中，如何解析和验证模型的输出成为一个关键问题。直接处理模型的原始字符串输出往往会导致难以维护的代码和潜在错误。

LangChain 提供了 PydanticOutputParser，通过 Pydantic 数据模型将输出解析为强类型对象。以下是技术亮点：

  1. 强类型保障：通过定义明确的字段和数据类型，保证输出数据的格式和内容符合预期。

  2. 解析错误容忍：对于格式化错误的输出，可以通过与模型的反馈循环实现自动修正。

from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from pydantic import BaseModel, Field

# 定义数据模型
class FlowerRecommendation(BaseModel):
    flower: str = Field(description="花的名称")
    reason: str = Field(description="推荐理由")

# 创建解析器
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=FlowerRecommendation)

# 获取格式化说明
format_instructions = parser.get_format_instructions()

# 示例提示
prompt = f"""
生成一个花推荐，格式如下：
{format_instructions}

输入: 玫瑰
"""

# 调用模型
response = llm.predict(prompt)
parsed_output = parser.parse(response)
print(parsed_output)

这使得开发者可以将更多精力放在业务逻辑设计上，而不是为了解析和验证输出格式而手动编写冗长的代码。

深入分析：动态链的可能性

如果说 SequentialChain 解决了固定流程的任务，那么 RouterChain 则是动态任务场景的利器。它能够根据输入条件动态选择执行路径，例如在一个客服场景中，根据用户的意图选择不同的模型调用。

然而，动态链设计的难点在于：

• 路径选择的准确性：如何高效地解析输入意图。

• 多路径整合：当不同路径需要交互或整合输出时，如何设计更优的逻辑。

我在尝试 RouterChain 时发现，设计合理的输入解析和路径决策机制是动态链能否成功的关键。未来，我计划深入研究如何结合 LangChain 和外部工具（如自然语言理解工具）优化动态链的能力。

一些小想法

通过一系列实践，我对 LangChain 的链式机制有了更深的理解，并总结出以下经验：

  1. 分而治之：任务拆分是链式设计的核心。将复杂任务分解为独立的子任务，不仅简化了开发，还提升了系统的可扩展性。

  2. 迭代优化：输出解析是任务链的重要环节。在实际项目中，使用 PydanticOutputParser 可以显著降低输出验证的复杂性。

  3. 动态性与扩展性：随着任务复杂度提升，结合 RouterChain 和外部工具是构建灵活链式系统的方向。

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