🚀 作者 ：“大数据小禅”

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Langchain中的chain模块

• LangChain的chain模块用于将多个模型、工具或步骤链接在一起，以实现复杂的任务自动化。
• 该模块提供了各种链式操作的功能，可以方便地将不同类型的处理步骤组合起来

常见的Chain类

• LLMChain：将语言模型（如GPT-3）与提示模板结合，用于生成和处理自然语言。
• SimpleSequentialChain：按顺序执行一系列步骤，每一步的输出作为下一步的输入。
• SequentialChain：支持更复杂的链式结构，包括条件逻辑和多输入/输出处理

Chain模块完成英文翻译

from langchain.prompts.chat import SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
import os
from langchain.chains.llm import LLMChain

# 设置OpenAI API密钥
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'YOUR_API_KEY'

# 初始化ChatOpenAI模型，指定使用的模型名称
openai_model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 定义系统消息的模板
system_template = """
you are a translation expert, please translate English to Chinese
"""
system_message = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)

# 定义用户消息的模板
human_template = "{english_text}"
human_message = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

# 创建聊天模板，包括系统消息和用户消息
chat_template = ChatPromptTemplate(messages=[system_message, human_message])
print(chat_template)  # 打印聊天模板

# 格式化消息，将用户输入格式化为聊天模板所需的格式
chat_message = chat_template.format_prompt(english_text="please give me a pleasure work")

# 生成聊天模型可用的消息记录 Messages
chat_prompt = chat_template.format_prompt(english_text="please give me a pleasure work").to_messages()
print(chat_prompt)  # 打印格式化后的聊天消息

# 使用OpenAI模型生成翻译结果
translation_res = openai_model(chat_prompt)
print(translation_res.content)  # 打印翻译结果

# 创建LLMChain对象，用于链式调用
translation_chain = LLMChain(llm=openai_model, prompt=chat_template)
print(translation_chain)  # 打印LLMChain对象信息

# 运行LLMChain，传入一个字典，包含需要翻译的文本
res = translation_chain.run({'english_text': 'You can use LLMs to do question answering over tabular data.'})
print(res)  # 打印翻译结果

• 输出结果