各种chain的介绍

• 串联式编排调用链:SequentialChain

  • 流水线 胶水代码逻辑处理
  • 具备编排逻辑 串行 one by one的调用
  • 上一个chain的输出 作为 下一个chain的输入

• 超长文本的转换 Transform Chain

  • pdf文件处理
  • 提供了套壳的能力 将python处理字符串的能力 套用进来 完成数据的格式化处理

• 实现条件判断的路由链:RouterChain

  • 复杂逻辑 条件判断
  • 组合routerchain 目标链 通过条件判断 选择对应的目标链进行调用

LangChain 核心模块学习：Chains

对于简单的大模型应用，单独使用语言模型（LLMs）是可以的。

但更复杂的大模型应用需要将 LLMs 和 Chat Models 链接在一起 - 要么彼此链接，要么与其他组件链接。

LangChain 为这种“链式”应用程序提供了 Chain 接口。

LangChain 以通用方式定义了 Chain，它是对组件进行调用序列的集合，其中可以包含其他链

Chain Class 基类

类继承关系：

bash
复制代码
Chain --> <name>Chain  # Examples: LLMChain, MapReduceChain, RouterChain

代码实现：github.com/langchain-a…

python
复制代码

# 定义一个名为Chain的基础类
class Chain(Serializable, Runnable[Dict[str, Any], Dict[str, Any]], ABC):
    """为创建结构化的组件调用序列的抽象基类。
    
    链应该用来编码对组件的一系列调用，如模型、文档检索器、其他链等，并为此序列提供一个简单的接口。
    
    Chain接口使创建应用程序变得容易，这些应用程序是：
    - 有状态的：给任何Chain添加Memory可以使它具有状态，
    - 可观察的：向Chain传递Callbacks来执行额外的功能，如记录，这在主要的组件调用序列之外，
    - 可组合的：Chain API足够灵活，可以轻松地将Chains与其他组件结合起来，包括其他Chains。
    
    链公开的主要方法是：
    - `__call__`：链是可以调用的。`__call__`方法是执行Chain的主要方式。它将输入作为一个字典接收，并返回一个字典输出。
    - `run`：一个方便的方法，它以args/kwargs的形式接收输入，并将输出作为字符串或对象返回。这种方法只能用于一部分链，不能像`__call__`那样返回丰富的输出。
    """

    # 调用链
    def invoke(
        self, input: Dict[str, Any], config: Optional[runnableConfig] = None
    ) -> Dict[str, Any]:
        """传统调用方法。"""
        return self(input, **(config or {}))

    # 链的记忆，保存状态和变量
    memory: Optional[BaseMemory] = None
    """可选的内存对象，默认为None。
    内存是一个在每个链的开始和结束时被调用的类。在开始时，内存加载变量并在链中传递它们。在结束时，它保存任何返回的变量。
    有许多不同类型的内存，请查看内存文档以获取完整的目录。"""

    # 回调，可能用于链的某些操作或事件。
    callbacks: Callbacks = Field(default=None, exclude=True)
    """可选的回调处理程序列表（或回调管理器）。默认为None。
    在对链的调用的生命周期中，从on_chain_start开始，到on_chain_end或on_chain_error结束，都会调用回调处理程序。
    每个自定义链可以选择调用额外的回调方法，详细信息请参见Callback文档。"""

    # 是否详细输出模式
    verbose: bool = Field(default_factory=_get_verbosity)
    """是否以详细模式运行。在详细模式下，一些中间日志将打印到控制台。默认值为`langchain.verbose`。"""

    # 与链关联的标签
    tags: Optional[List[str]] = None
    """与链关联的可选标签列表，默认为None。
    这些标签将与对这个链的每次调用关联起来，并作为参数传递给在`callbacks`中定义的处理程序。
    你可以使用这些来例如识别链的特定实例与其用例。"""

    # 与链关联的元数据
    metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None
    """与链关联的可选元数据，默认为None。
    这些元数据将与对这个链的每次调用关联起来，并作为参数传递给在`callbacks`中定义的处理程序。
    你可以使用这些来例如识别链的特定实例与其用例。"""

LLMChain

LLMChain 是agent调用的基本单元

LLMChain 是 LangChain 中最简单的链，作为其他复杂 Chains 和 Agents 的内部调用，被广泛应用。

一个LLMChain由PromptTemplate和语言模型（LLM or Chat Model）组成。它使用直接传入（或 memory 提供）的 key-value 来规范化生成 Prompt Template（提示模板），并将生成的 prompt （格式化后的字符串）传递给大模型，并返回大模型输出。

示例-LLMChain 公司取名

代码示例

ini
复制代码
import os
from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

api_key = 'sk-xxx'
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key

serp_api = 'xxx'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = serp_api

output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()

# 模版
template = """给制造{product}的有限公司 取10个名字, 给出完整的公司名称。
 {format_instructions}"""

# 预定义提示词
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()

# prompt提示词
prompt = PromptTemplate(input_variables=["product"],
                        partial_variables={"format_instructions": format_instructions},
                        template=template)

chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=OpenAI())
output = chain.run("笔记本电脑")
result = output_parser.parse(output)

print(result)
#输出内容 ['1. Lenovo Limited\n2. Dell Technologies Co.\n3. HP Inc.\n4. Acer Incorporated\n5. AsusTek Computer Inc.\n6. Apple Inc.\n7. Toshiba Corporation\n8. Samsung Electronics Co.', 'Ltd.\n9. Microsoft Corporation\n10. Fujitsu Limited']

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  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
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阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

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