1. LCEL介绍与特点

LCEL 即 LangChain Expression Language，是 LangChain 推出的一种声明式语言，用于简化和优化在 LangChain 框架内构建复杂链和应用的过程。以下详细介绍其特点和作用：
特点
声明式语法：传统的链式操作构建方式可能需要编写较多的代码和复杂的逻辑，而 LCEL 使用简洁的声明式语法，让开发者能够以一种直观的方式描述数据在各个组件之间的流动。例如，使用 | 操作符来连接不同的组件，就像搭积木一样轻松组合各个模块，大大提高了代码的可读性和可维护性。
易于组合：支持将不同的 LangChain 组件（如提示模板、语言模型、文档加载器、检索器等）灵活组合在一起，形成复杂的处理流程。开发者可以根据具体需求，快速调整和扩展链的结构，而无需对底层代码进行大规模修改。
流式处理：能够对数据进行流式处理，这意味着在处理大型数据集或长时间运行的任务时，可以逐步获取和处理结果，而不是等待整个任务完成后再获取输出。这种流式处理的方式可以提高系统的响应速度和用户体验。
作用
简化开发流程
开发者可以使用 LCEL 快速搭建起复杂的自然语言处理应用，而无需编写大量的样板代码。例如，在构建一个知识问答系统时，可以通过简单的链式操作将文档检索器、提示模板和语言模型连接起来，实现从文档中检索相关信息并生成答案的功能。

2. 原生API与LCEL的对比

2. 简单demo

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough

# 定义提示模板
prompt = PromptTemplate.from_template("关于 {topic} 的信息：")

# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI()

# 使用 LCEL 构建链式操作
chain = (
    {"topic": RunnablePassthrough()} | prompt | llm
)

# 运行链式操作
topic = "历史故事"
result = chain.invoke(topic)
print(result)

支持流式输出： 对于需要实时反馈的应用场景，如聊天机器人，LCEL 的流式处理功能可以让用户更快地看到部分结果，增强交互的实时性和流畅性。

for chunk in chain.stream("科技前沿"):
    print(chunk, end="", flush=True)