探索LangChain Decorators：提升LLM开发效率的秘密武器探索LangChain Decorators：

探索LangChain Decorators：提升LLM开发效率的秘密武器

LangChain Decorators为LangChain库提供了一层语法糖，使编写自定义LangChain提示和链条的过程更加简洁和Pythonic。本文将介绍LangChain Decorators的基本原理、优势以及如何在实际项目中应用这一工具。

主要内容

1. LangChain Decorators的优势

LangChain Decorators旨在简化多行提示的编写，保持代码缩进的整洁，同时充分利用IDE的提示、类型检查和文档弹出功能。此外，它还能与LangChain生态系统的强大功能无缝集成，支持可选参数，并通过将参数绑定到一个类轻松共享参数。

2. 快速入门与安装

要开始使用LangChain Decorators，只需通过以下命令安装它：

pip install langchain_decorators

安装完成后，可以通过Jupyter Notebook或Colab Notebook快速了解其用法。

3. 全局设置与自定义提示类型

LangChain Decorators支持全局设置和自定义提示类型。例如，我们可以定义全局设置或创建自己的提示类型，如：

from langchain_decorators import GlobalSettings, PromptTypes, PromptTypeSettings
from langchain_openai import ChatOpenAI

GlobalSettings.define_settings(default_llm=ChatOpenAI(temperature=0.0))

class MyCustomPromptTypes(PromptTypes):
    GPT4 = PromptTypeSettings(llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"))

代码示例

下面是一个使用LangChain Decorators编写的简单示例：

from langchain_decorators import llm_prompt

@llm_prompt
def write_me_short_post(topic:str, platform:str="twitter", audience:str = "developers")->str:
    """
    Write me a short header for my post about {topic} for {platform} platform. 
    It should be for {audience} audience.
    (Max 15 words)
    """
    return

# 使用API代理服务提高访问稳定性
write_me_short_post(topic="starwars")

常见问题和解决方案

挑战：提示编写时的灵活性和复杂性

为了解决提示编写的复杂性，LangChain Decorators允许开发者将提示的各个部分封装在函数文档中，并支持可选部分和输出解析。

挑战：流式处理支持

在某些情况下，流式处理是必要的。LangChain Decorators支持通过StreamingContext简化流式处理：

from langchain_decorators import StreamingContext, llm_prompt

@llm_prompt(capture_stream=True)
async def write_me_short_post(topic:str, platform:str="twitter", audience:str = "developers"):
    pass

tokens = []

def capture_stream_func(new_token:str):
    tokens.append(new_token)

with StreamingContext(stream_to_stdout=True, callback=capture_stream_func):
    result = await write_me_short_post(topic="old movies")
    print("Stream finished ... we can distinguish tokens thanks to alternating colors")

总结和进一步学习资源

LangChain Decorators极大地简化了编写和管理LLM提示的流程，适合希望提升开发效率的LLM开发者。想要深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

LangChain Decorators 文档
LangChain官方文档
OpenAI官方文档

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