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上一节课中，我带着你学习了 Chain 的基本概念，还使用了 LLMChain 和 SequencialChain，这一节课，我们再来看看其他类型的一些 Chain 的用法。
任务设定
首先，还是先看一下今天要完成一个什么样的任务。
这里假设咱们的鲜花运营智能客服 ChatBot 通常会接到两大类问题。
- 鲜花养护（保持花的健康、如何浇水、施肥等）
- 鲜花装饰（如何搭配花、如何装饰场地等）
你的需求是，如果接到的是第一类问题，你要给 ChatBot A 指示；如果接到第二类的问题，你要给 ChatBot B 指示。
我们可以根据这两个场景来构建两个不同的目标链。遇到不同类型的问题，LangChain 会通过 RouterChain 来自动引导大语言模型选择不同的模板。
当然我们的运营过程会遇到更多种类的问题，你只需要通过同样的方法扩充逻辑即可。
整体框架
RouterChain，也叫路由链，能动态选择用于给定输入的下一个链。我们会根据用户的问题内容，首先使用路由器链确定问题更适合哪个处理模板，然后将问题发送到该处理模板进行回答。如果问题不适合任何已定义的处理模板，它会被发送到默认链。
在这里，我们会用 LLMRouterChain 和 MultiPromptChain（也是一种路由链）组合实现路由功能，该 MultiPromptChain 会调用 LLMRouterChain 选择与给定问题最相关的提示，然后使用该提示回答问题。
具体步骤如下：
- 构建处理模板：为鲜花护理和鲜花装饰分别定义两个字符串模板。
- 提示信息：使用一个列表来组织和存储这两个处理模板的关键信息，如模板的键、描述和实际内容。
- 初始化语言模型：导入并实例化语言模型。
- 构建目标链：根据提示信息中的每个模板构建了对应的 LLMChain，并存储在一个字典中。
- 构建 LLM 路由链：这是决策的核心部分。首先，它根据提示信息构建了一个路由模板，然后使用这个模板创建了一个 LLMRouterChain。
- 构建默认链：如果输入不适合任何已定义的处理模板，这个默认链会被触发。构建多提示链：使用 MultiPromptChain 将 LLM 路由链、目标链和默认链组合在一起，形成一个完整的决策系统。
具体实现
下面，就是用路由链自动选择处理模板的具体代码实现。
构建提示信息的模板
首先，我们针对两种场景，构建两个提示信息的模板。
# 构建两个场景的模板
flower_care_template = """你是一个经验丰富的园丁，擅长解答关于养花育花的问题。下面是需要你来回答的问题:{input}"""flower_deco_template = """你是一位网红插花大师，擅长解答关于鲜花装饰的问题。下面是需要你来回答的问题:{input}"""# 构建提示信息
prompt_infos = [{"key": "flower_care","description": "适合回答关于鲜花护理的问题","template": flower_care_template,},{"key": "flower_decoration","description": "适合回答关于鲜花装饰的问题","template": flower_deco_template,}]
初始化语言模型
接下来，我们初始化语言模型。
# 初始化语言模型
from langchain.llms import OpenAI
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI Key'
llm = OpenAI()
构建目标链
下面，我们循环 prompt_infos 这个列表，构建出两个目标链，分别负责处理不同的问题。
# 构建目标链
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
chain_map = {}
for info in prompt_infos:prompt = PromptTemplate(template=info['template'], input_variables=["input"])print("目标提示:\n",prompt)chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt,verbose=True)chain_map[info["key"]] = chain
这里，目标链提示是这样的：
目标提示:
input_variables=['input']
output_parser=None partial_variables={}
template='你是一个经验丰富的园丁，擅长解答关于养花育花的问题。\n 下面是需要你来回答的问题:\n
{input}' template_format='f-string'
validate_template=True目标提示:
input_variables=['input']
output_parser=None partial_variables={}
template='你是一位网红插花大师，擅长解答关于鲜花装饰的问题。\n 下面是需要你来回答的问题:\n
{input}' template_format='f-string'
validate_template=True
对于每个场景，我们创建一个 LLMChain（语言模型链）。每个链会根据其场景模板生成对应的提示，然后将这个提示送入语言模型获取答案。
构建路由链
下面，我们构建路由链，负责查看用户输入的问题，确定问题的类型。
# 构建路由链
from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParser
from langchain.chains.router.multi_prompt_prompt import MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE as RounterTemplate
destinations = [f"{p['key']}: {p['description']}" for p in prompt_infos]
router_template = RounterTemplate.format(destinations="\n".join(destinations))
print("路由模板:\n",router_template)
router_prompt = PromptTemplate(template=router_template,input_variables=["input"],output_parser=RouterOutputParser(),)
print("路由提示:\n",router_prompt)
router_chain = LLMRouterChain.from_llm(llm, router_prompt,verbose=True)
输出：
这里我说一下路由器链是如何构造提示信息，来引导大模型查看用户输入的问题并确定问题的类型的。
先看路由模板部分，这段模板字符串是一个指导性的说明，目的是引导语言模型正确处理用户的输入，并将其定向到适当的模型提示。
这里我说一下路由器链是如何构造提示信息，来引导大模型查看用户输入的问题并确定问题的类型的。
先看路由模板部分，这段模板字符串是一个指导性的说明，目的是引导语言模型正确处理用户的输入，并将其定向到适当的模型提示。
- 路由模板的解释
路由模板是路由功能得以实现的核心。我们来详细分解一下这个模板的每个部分。
- 路由提示的解释
# 构建多提示链
from langchain.chains.router import MultiPromptChain
chain = MultiPromptChain(router_chain=router_chain,destination_chains=chain_map,default_chain=default_chain,verbose=True)
总结时刻
