【GPT入門】第22課 langchain LCEL介紹
- 1. LCEL介紹與特點
- 2. 原生API與LCEL的對比
- 2. 簡單demo
1. LCEL介紹與特點
LCEL 即 LangChain Expression Language,是 LangChain 推出的一種聲明式語言,用于簡化和優化在 LangChain 框架內構建復雜鏈和應用的過程。以下詳細介紹其特點和作用:
特點
聲明式語法:傳統的鏈式操作構建方式可能需要編寫較多的代碼和復雜的邏輯,而 LCEL 使用簡潔的聲明式語法,讓開發者能夠以一種直觀的方式描述數據在各個組件之間的流動。例如,使用 | 操作符來連接不同的組件,就像搭積木一樣輕松組合各個模塊,大大提高了代碼的可讀性和可維護性。
易于組合:支持將不同的 LangChain 組件(如提示模板、語言模型、文檔加載器、檢索器等)靈活組合在一起,形成復雜的處理流程。開發者可以根據具體需求,快速調整和擴展鏈的結構,而無需對底層代碼進行大規模修改。
流式處理:能夠對數據進行流式處理,這意味著在處理大型數據集或長時間運行的任務時,可以逐步獲取和處理結果,而不是等待整個任務完成后再獲取輸出。這種流式處理的方式可以提高系統的響應速度和用戶體驗。
作用
簡化開發流程
開發者可以使用 LCEL 快速搭建起復雜的自然語言處理應用,而無需編寫大量的樣板代碼。例如,在構建一個知識問答系統時,可以通過簡單的鏈式操作將文檔檢索器、提示模板和語言模型連接起來,實現從文檔中檢索相關信息并生成答案的功能。
2. 原生API與LCEL的對比
2. 簡單demo
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough# 定義提示模板
prompt = PromptTemplate.from_template("關于 {topic} 的信息:")# 初始化語言模型
llm = ChatOpenAI()# 使用 LCEL 構建鏈式操作
chain = ({"topic": RunnablePassthrough()} | prompt | llm
)# 運行鏈式操作
topic = "歷史故事"
result = chain.invoke(topic)
print(result)
支持流式輸出: 對于需要實時反饋的應用場景,如聊天機器人,LCEL 的流式處理功能可以讓用戶更快地看到部分結果,增強交互的實時性和流暢性。
for chunk in chain.stream("科技前沿"):print(chunk, end="", flush=True)