LangChain

前言

• LangChain 也是一套面向大模型的开发框架（SDK）
• LangChain 是 AGI 时代软件工程的一个探索和原型
• 学习 LangChain 要关注接口变更

LangChain 的核心组件

1. 模型 I/O 封装
   • LLMs：大语言模型
   • Chat Models：一般基于 LLMs，但按对话结构重新封装
   • PromptTemple：提示词模板
   • OutputParser：解析输出
2. 数据连接封装
   • Document Loaders：各种格式文件的加载器
   • Document Transformers：对文档的常用操作，如：split, filter, translate, extract metadata, etc
   • Text Embedding Models：文本向量化表示，用于检索等操作（啥意思？别急，后面详细讲）
   • Verctorstores: （面向检索的）向量的存储
   • Retrievers: 向量的检索
3. 对话历史管理
   • 对话历史的存储、加载与剪裁
4. 架构封装
   • Chain：实现一个功能或者一系列顺序功能组合
   • Agent：根据用户输入，自动规划执行步骤，自动选择每步需要的工具，最终完成用户指定的功能
     • Tools：调用外部功能的函数，例如：调 google 搜索、文件 I/O、Linux Shell 等等
     • Toolkits：操作某软件的一组工具集，例如：操作 DB、操作 Gmail 等等
5. Callbacks

文档（以 Python 版为例）

• 功能模块：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
• API 文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/langchain_api_reference.html
• 三方组件集成：https://python.langchain.com/docs/integrations/platforms/
• 官方应用案例：https://python.langchain.com/docs/use_cases
• 调试部署等指导：https://python.langchain.com/docs/guides/debugging

一、模型 I/O 封装

把不同的模型，统一封装成一个接口，方便更换模型而不用重构代码。

1.1 模型 API：LLM vs. ChatModel

# pip install --upgrade langchain
# pip install --upgrade langchain-openai
# pip install --upgrade langchain-community

1.1.1 OpenAI 模型封装

from langchain_openai import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv_ = load_dotenv(find_dotenv())llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  # 默认是gpt-3.5-turbo
response = llm.invoke("你是谁")
print(response.content)

我是一个人工智能助手，旨在回答问题和提供信息。如果你有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！

1.1.2 多轮对话 Session 封装

from langchain_openai import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv_ = load_dotenv(find_dotenv())llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  # 默认是gpt-3.5-turbofrom langchain.schema import (AIMessage,  # 等价于OpenAI接口中的assistant roleHumanMessage,  # 等价于OpenAI接口中的user roleSystemMessage  # 等价于OpenAI接口中的system role
)messages = [SystemMessage(content="你是大模型应用开发教程的专业老师。"),HumanMessage(content="我是学员，我叫Rivers。"),AIMessage(content="欢迎！"),HumanMessage(content="我是谁")
]ret = llm.invoke(messages)print(ret.content)

你是Rivers，想要学习大模型应用开发的学员。如果你有任何问题或者需要帮助的地方，请告诉我！

划重点：通过模型封装，实现不同模型的统一接口调用

1.1.3 换个国产模型

pip install qianfan

千帆AK和SK如何获取：

• 登录千帆官网：千帆大模型平台-百度智能云千帆
• 登录账号
  
• 点击控制台
• 进入大模型平台
  
• 创建应用获得AK和SK

# 其它模型分装在 langchain_community 底包中
from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.messages import HumanMessagellm = QianfanChatEndpoint(qianfan_ak="xxx",qianfan_sk="xxx"
)messages = [HumanMessage(content="介绍一下你自己")
]ret = llm.invoke(messages)print(ret.content)

当然现在新版千帆大模型官网提示：v2版本推理接口，兼容OpenAI协议基于API Key认证。如果需要继续创建旧版应用，也就是代码中将不能用ak和sk了，需要申请apikey：

代码可以改为：

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="bce-v3/ALTAK-xxx",  # 替换为控制台获取的API Keybase_url="https://qianfan.baidubce.com/v2"  # V2接口统一域名
)# 调用ERNIE-4.0模型
response = client.chat.completions.create(model="ernie-4.0-turbo-8k",  # V2支持的模型标识messages=[{"role": "user", "content": "介绍一下你自己"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

1.2 模型的输入与输出

1.2.1 Prompt 模板封装

1. PromptTemplate 可以在模板中自定义变量

from langchain.prompts import PromptTemplatetemplate = PromptTemplate.from_template("给我讲个关于{subject}的笑话")
print("===Template===")
print(template)
print("===Prompt===")
print(template.format(subject='小明'))

===Template===
input_variables=['subject'] template='给我讲个关于{subject}的笑话'
===Prompt===
给我讲个关于小明的笑话

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv_ = load_dotenv(find_dotenv())
template = PromptTemplate.from_template("给我讲个关于{subject}的笑话")
print("===Template===")
print(template)
print("===Prompt===")
print(template.format(subject='小明'))
# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI()
# 通过 Prompt 调用 LLM
ret = llm.invoke(template.format(subject='小明'))
# 打印输出
print(ret.content)

===Template===
input_variables=['subject'] input_types={} partial_variables={} template='给我讲个关于{subject}的笑话'
===Prompt===
给我讲个关于小明的笑话
好的，这有一个关于小明的笑话：小明问爸爸：“爸爸，为什么房子会有窗户？”
爸爸答道：“因为房子要呼吸。”
小明说：“那为什么我看到的房子没有喘气呢？”

2. ChatPromptTemplate 用模板表示的对话上下文

from langchain.prompts import (ChatPromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate,SystemMessagePromptTemplate,
)from langchain_openai import ChatOpenAIfrom dotenv import load_dotenv, find_dotenv_ = load_dotenv(find_dotenv())
template = ChatPromptTemplate.from_messages([SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是{product}工程师。你的名字叫{name}"),HumanMessagePromptTemplate.from_template("{query}"),]
)llm = ChatOpenAI()
prompt = template.format_messages(product="大模型应用开发",name="Rivers",query="你是谁"
)print(prompt)ret = llm.invoke(prompt)print(ret.content)

[SystemMessage(content='你是大模型应用开发工程师。你的名字叫Rivers', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='你是谁', additional_kwargs={}, response_metadata={})]
你好，我是一个大模型应用开发工程师。如果你有任何关于应用开发或者大模型相关的问题，我很乐意为你提供帮助。有什么我可以帮你的吗？

3. MessagesPlaceholder 把多轮对话变成模板

from langchain.prompts import (ChatPromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate,MessagesPlaceholder,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv_ = load_dotenv(find_dotenv())
human_prompt = "Translate your answer to {language}."
human_message_template = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_prompt)chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(# variable_name 是 message placeholder 在模板中的变量名# 用于在赋值时使用[MessagesPlaceholder("history"), human_message_template]
)from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessagehuman_message = HumanMessage(content="Who is Elon Musk?")
ai_message = AIMessage(content="Elon Musk is a billionaire entrepreneur, inventor, and industrial designer"
)messages = chat_prompt.format_prompt(# 对 "history" 和 "language" 赋值history=[human_message, ai_message], language="中文"
)print(messages.to_messages())
llm = ChatOpenAI()
result = llm.invoke(messages)
print(result.content)

[HumanMessage(content='Who is Elon Musk?', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='Elon Musk is a billionaire entrepreneur, inventor, and industrial designer', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='Translate your answer to 中文.', additional_kwargs={}, response_metadata={})]
埃隆·马斯克是一位亿万富翁企业家、发明家和工业设计师。

划重点：把Prompt模板看作带有参数的函数

1.2.2、从文件加载 Prompt 模板

from langchain.prompts import PromptTemplatetemplate = PromptTemplate.from_file("../data/test1.csv",encoding='utf-8')
print("===Template===")
print(template)
print("===Prompt===")
print(template.format(topic='学生'))

===Template===
input_variables=[] input_types={} partial_variables={} template='姓名,年龄\n张三,23\n李四,24'
===Prompt===
姓名,年龄
张三,23
李四,24

1.3 结构化输出

1.3.1 直接输出 Pydantic 对象

from pydantic import BaseModel, Field
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI# 定义你的输出对象
class Date(BaseModel):year: int = Field(description="Year")month: int = Field(description="Month")day: int = Field(description="Day")era: str = Field(description="BC or AD")from dotenv import load_dotenv, find_dotenv_ = load_dotenv(find_dotenv())model_name = 'gpt-4o-mini'
temperature = 0
llm = ChatOpenAI(model_name=model_name, temperature=temperature)# 定义结构化输出的模型
structured_llm = llm.with_structured_output(Date)template = """提取用户输入中的日期。
用户输入:
{query}"""prompt = PromptTemplate(template=template,
)query = "2025年五月22日天气晴..."
input_prompt = prompt.format_prompt(query=query)res = structured_llm.invoke(input_prompt)
print(res)

year=2025 month=5 day=22 era='AD'

1.3.2 输出指定格式的 JSON

from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI_ = load_dotenv(find_dotenv())
json_schema =