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LangChain表达式语言（LCEL）是专为构建AI应用链设计的声明式编程框架，通过管道符|实现组件无缝衔接，支持流式处理、异步调用等生产级特性。其核心优势在于零代码改动实现原型到生产的过渡，同时保持代码简洁性和可维护性。
核心特性
组件化编程
每个LCEL组件都实现Runnable接口，支持链式组合：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParserprompt = ChatPromptTemplate.from_template("用中文解释{concept}的技术原理")
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
parser = StrOutputParser()chain = prompt | model | parser # 组件管道
print(chain.invoke({"concept": "LCEL"}))
通过|操作符串联提示工程、模型调用和输出解析模块，形成可执行链。
流式处理优化
LCEL实现首令牌延迟优化，支持实时数据流：
for chunk in chain.stream({"concept": "RAG"}):print(chunk, end="", flush=True)
该特性特别适合需要即时反馈的对话场景。
进阶应用
多组件并行
使用RunnableParallel实现并行处理：
from langchain_core.runnables import RunnableParallelparallel_chain = RunnableParallel({"tech": chain,"news": news_fetcher_chain # 假设已定义新闻获取链
})
print(parallel_chain.invoke({"concept": "向量数据库"}))
同时执行技术解析和新闻检索任务。
错误恢复机制
配置自动重试策略：
from langchain_core.runnables import RunnableConfigconfig = RunnableConfig(retries=3)
chain.invoke({"concept": "知识图谱"}, config=config)
增强生产环境下的系统稳定性。
开发建议
- 组件封装：将业务逻辑封装为
Runnable子类 - 中间监控：通过LangSmith查看执行轨迹
- 文档参考：优先查阅最新官方文档（https://python.langchain.com）
尽管LCEL简化了开发流程，但需注意其学习曲线较陡峭，且部分文档更新滞后的问题仍然存在。建议复杂场景下结合源码理解实现细节。