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【GPT入门】第25课 掌握 LangChain:链式调用的奥秘、特性与使用示例

【GPT入门】第25课 掌握 LangChain:链式调用的奥秘、特性与使用示例

      • 语法解释
      • 各部分性质
      • 链式调用的性质
      • 调用方式
      • 注意事项

语法解释

你给出的代码 is_duplicated_chain = (check_duplicated | model | parser) 运用了 LangChain 里的链式调用语法。在 LangChain 中,| 符号是链式调用操作符,其用途是把多个组件按顺序组合起来,构建成一个处理链。

各部分性质

  • check_duplicated:这通常是一个自定义的组件,也许是一个函数、一个工具或者一个特定的处理器,其作用是对输入数据开展检查重复项之类的预处理操作。
  • model:一般代表一个语言模型组件,像 OpenAI 的 GPT 系列模型、Hugging Face 上的预训练模型等。这个组件会接收前面组件的输出,然后生成对应的文本响应。
  • parser:是一个解析器组件,它的功能是对语言模型的输出进行解析和处理,把输出转换为特定的数据格式或者执行额外的后处理操作。

链式调用的性质

这种链式调用具有以下特性:

  • 顺序执行:组件会按照从左到右的顺序依次执行,前一个组件的输出会作为后一个组件的输入。
  • 模块化:各个组件是独立的,可以单独开发、测试和替换,提升了代码的可维护性和复用性。

调用方式

构建好链式调用之后,你可以像调用一个函数那样调用这个链。下面是一个简单的示例:

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 假设这是一个自定义的检查重复项的函数
def check_duplicated(input_text):
    # 这里可以实现具体的检查逻辑
    return input_text

# 初始化语言模型
model = OpenAI(openai_api_key="your_openai_api_key")

# 定义一个简单的解析器函数
def parser(model_output):
    # 这里可以实现具体的解析逻辑
    return model_output

# 构建链式调用
is_duplicated_chain = (check_duplicated | model | parser)

# 调用链
input_text = "这是一个测试输入"
output = is_duplicated_chain(input_text)
print(output)

注意事项

  • API 密钥:在使用 OpenAI 模型时,要确保你已经设置了有效的 API 密钥。
  • 数据格式:各个组件的输入和输出数据格式必须兼容,不然可能会引发错误。你可以在每个组件中添加必要的数据转换逻辑,保证数据格式的一致性。

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