LangChain实战课 - LangChain中的模型及其应用开发
LangChain与大语言模型（LLM）应用开发
在LangChain框架中，模型是核心元素，它驱动整个框架的逻辑。LangChain应用开发本质上是通过API调用大模型来解决具体问题的过程。今天，我们将深入探讨LangChain中的模型，特别是如何利用模型I/O（Input/Output）来构建应用程序。
模型I/O（Model I/O）
模型I/O包括三个环节：输入提示（Format）、调用模型（Predict）和输出解析（Parse）。这三个环节构成了调用语言模型的整体流程。
提示模板（Prompt Template）：这是模型I/O的第一个环节，它涉及到将提示信息输入到模型中。LangChain提供了模板，可以根据实际需求动态选择不同的输入，针对特定任务和应用调整输入。
语言模型调用（Language Model）：LangChain允许通过通用接口调用语言模型，提高了灵活性和便利性。
输出解析（Output Parsing）：LangChain提供了从模型输出中提取信息的功能，可以将非结构化文本转换成程序可以处理的结构化数据。
提示模板（Prompt Template）
提示模板是LangChain中的一个重要概念，它涉及到“提示工程”（Prompt Engineering），即专门研究如何构建对大语言模型的提示。
以下是创建一个简单的LangChain提示模板的示例代码：
from langchain.prompts import PromptTemplate
template = """您是一位专业的鲜花店文案撰写员。
对于售价为 {price} 元的 {flower_name} ，您能提供一个吸引人的简短描述吗？"""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
print(prompt)
在这个模板中，{flower_name} 和 {price} 是占位符，在实际使用时会被具体的值替换。
语言模型调用
LangChain支持多种模型，包括大语言模型（LLM）、聊天模型（Chat Model）和文本嵌入模型（Embedding Model）。以下是使用LangChain调用OpenAI模型的示例代码：
import os
from langchain_openai import OpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI API Key'
model = OpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo-instruct')
input = prompt.format(flower_name=["玫瑰"], price='50')
output = model.invoke(input)
print(output)
输出解析（Output Parsing）
LangChain的输出解析功能可以帮助从模型输出中提取结构化信息。以下是使用LangChain输出解析器的示例代码：
from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema
response_schemas = [
ResponseSchema(name="description", description="鲜花的描述文案"),
ResponseSchema(name="reason", description="为什么这样写文案")
]
output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template, partial_variables={"format_instructions": format_instructions})
# ... 省略部分代码 ...
parsed_output = output_parser.parse(output)
print(parsed_output)
在这个示例中，我们定义了期望的响应模式，并创建了一个输出解析器。然后，我们将输出解析器的说明集成到提示模板中，以便模型生成结构化的输出。
总结
通过今天的课程，我们学习了如何在LangChain中使用模型I/O来构建应用程序。我们了解了如何创建提示模板、调用语言模型以及解析模型输出。这些技能对于基于大模型的应用开发至关重要。
使用LangChain框架的好处包括：
- 模板管理：帮助管理多个提示模板，保持代码清晰整洁。
- 变量提取和检查：自动提取模板中的变量并进行检查。
- 模型切换：方便地切换不同的模型，无需修改代码。
- 输出解析：提示模板可以嵌入输出格式的定义，方便后续处理。
在下节课中，我们将继续深入探索LangChain中的提示模板，学习如何通过高质量的提示工程让模型创造出更精准、更高质量的输出。
思考题
LangChain调用大语言模型的优势：LangChain提供了模板管理、变量提取和检查、模型切换和输出解析等功能，使得基于大模型的应用开发更加高效和方便。
输出格式（format_instructions）的构建和传递：输出格式是通过输出解析器构建的，并传递到提示模板中，以便模型生成结构化的输出。
模型生成结构化输出的可能性：即使加入了输出解析器，模型也有可能返回格式不够完美的输出，因为模型的生成结果受到多种因素的影响。
输出解析器的使用：使用输出解析器后，调用模型时有可能得不到所希望的输出，因为模型的输出受到模型训练、提示模板和上下文等多种因素的影响。
通过今天的课程，我们深入了解了LangChain中的模型及其应用开发，希望这些知识能够帮助你更好地利用大模型构建应用程序。如果你有任何问题或需要进一步的讨论，欢迎在留言区分享你的想法。