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LangChain开发阶段总结：从模型接入到全文连续检索生成
一、为什么选择langchain
在项目实训前期，我们构建了用于作文智能生成与优化的部分系统。为了提升AI生成作文的质量、连贯性与素材利用效率。为实现这一目标，我们引入了LangChain这一面向大模型应用开发的高级框架。
LangChain不仅提供了统一的模型调用、数据链构建和运行管理能力，还通过其表达式语言LCEL支持复杂流程的异步、流式与模块化编排，极大地提升了我们的开发效率与系统可维护性。
二、阶段一：DeepSeek模型接入LangChain
LangChain内置了OpenAI等主流模型接口，但我们的项目采用学院提供的DeepSeek API，因此必须通过自定义LLM类方式完成接入。
1. 自定义模型类结构
我们继承了BaseChatModel与LangChain的LLM接口，构造了如下类：
此类实现了 _call() 方法，将 DeepSeek 的 API 请求与 LangChain 的运行机制集成，核心包括：
消息格式转换（LangChain消息类 ↔ DeepSeek格式）
请求构造与响应解析与推理中冗余内容清理（如 <think> 标签）
2. 实现效果
完成后，系统即可将 LangChain 中任意 PromptTemplate 输出传入 DeepSeek 模型，作为后续检索-生成流程的基础。
三、阶段二：基于LCEL构建检索问答链（RAG）
模型接入后，我们进入系统的主体功能开发阶段：构建基于语料库的检索问答链。这一阶段的核心是使用LangChain的LCEL（LangChain Expression Language），实现作文素材的智能检索与结合式生成。
1. 向量数据库构建
前期，我们完成了向量数据库模块，支持：
本地文档的embedding向量化
向量检索器retriever生成
素材持久化与初始化逻辑判断
以及大模型的封装，deepseek 模型接入LangChain 并继承 BaseChatModel
2. LCEL链式编排逻辑
LCEL以数据流的形式构造链条，其中每个组件均需实现Runnable接口。我们的检索问答链由如下部分构成：
retrieval_chain = retriever | combiner
qa_chain = (
RunnableParallel({
"context": retrieval_chain,
"input": RunnablePassthrough()
})
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
这段代码完成了：
retriever：从向量数据库中获取与当前段落主旨最相似的素材
combiner：合并素材内容，构造上下文context
RunnableParallel：并行输入用于检索的context与大模型输入
PromptTemplate：构造问答Prompt
llm & Parser：调用模型并解析结构化输出
通过这种方式，我们构建了基于高效的基于素材库的动态问答能力，使生成结果与已有内容更加契合。
四、阶段三：使用ChatPromptTemplate实现全文连续生成
尽管检索问答链显著提升了局部语句生成质量，但我们很快意识到一个更深层次的问题——生成结果缺乏结构连贯性与全文主旨一致性。为此，我们引入了LangChain的ChatPromptTemplate，结合上下文状态设计，构建出真正支持“全文连贯写作”的流水线。
1. 写作上下文状态管理
我们设定了三大关键上下文变量：
full_topic：整篇文章主旨，决定全文语境
paragraph_topic：当前段落主旨，控制局部生成方向
paragraph_text：当前段落内容，驱动检索内容和Prompt构建
这些变量在每次写作迭代中更新，并作为Prompt输入，持续强化全文一致性。
2. ChatPromptTemplate驱动的RAG链构建
结合状态变量和LCEL，我们构造如下生成链：
self.rag_prompt 是一个 ChatPromptTemplate 实例，具备如下优势：
结构模板化：保证每次生成都遵循统一结构
语义嵌入式提示：动态注入主旨与段落信息
可持续扩展：支持多轮上下文生成链整合
部分调试结果截取：
3. 写作流程控制入口
最终我们构建了主控方法 generate_with_rag()，实现从输入语句到输出推荐句的完整流程：
1.状态刷新：判断输入是否为新段落，更新当前段落文本；
2.素材检索：根据段落主旨（字段非空时）或内容，向量检索相关语料；
3.生成提示构建：使用 ChatPromptTemplate 填充全文主旨、段落主旨、段落文本；
4.大模型调用：输入构造好的 Prompt，返回结构化 JSON 含：生成句子、推荐理由、段落，全文主旨修改建议；
- 主旨更新：若段落结束，自动更新全文主旨，重置段落内容，提升连贯性；
流程图
这让系统不仅可以“写一段好句子”，更能写一整篇结构合理、主旨连贯的文章。