LangChain 33: LangChain表达语言LangChain Expression Language (LCEL)-编程知识

LangChain 33: LangChain表达语言LangChain Expression Language (LCEL)

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LangChain 31 模块复用Prompt templates 提示词模板
LangChain 32 输出解析器Output parsers

在这里插入图片描述

1. LangChain表达语言LangChain Expression Language (LCEL)

现在我们可以把所有这些组合成一个链条。这个链条将接受输入变量，将其传递给提示模板以创建提示，将提示传递给语言模型，然后通过一个（可选的）输出解析器传递输出。这是一种方便的方式来捆绑一个模块化的逻辑片段。让我们看看它的实际效果！

from typing import Listfrom langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.schema import BaseOutputParser
from dotenv import load_dotenv  load_dotenv()  class CommaSeparatedListOutputParser(BaseOutputParser[List[str]]):"""Parse the output of an LLM call to a comma-separated list."""def parse(self, text: str) -> List[str]:"""Parse the output of an LLM call."""return text.strip().split(", ")template = """你是一个有帮助的助手，可以生成逗号分隔的列表。
用户将传入一个类别，你应该生成该类别中的5个对象的逗号分隔列表。
只返回逗号分隔的列表，不要其他内容。"""
human_template = "{text}"chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", template),("human", human_template),
])
chain = chat_prompt | ChatOpenAI() | CommaSeparatedListOutputParser()
response = chain.invoke({"text": "颜色"})
print('colors >> ', response)
# >> ['red', 'blue', 'green', 'yellow', 'orange']

输出结果

[zgpeace@zgpeaces-MacBook-Pro langchain-llm-app (develop ✗)]$ python Basic/chat_lcel.py                                  1 ↵──(Sun,Dec24)─┘
colors >>  ['红色', '蓝色', '黄色', '绿色', '紫色']