主题
链
链是一种将多个AI组件按特定方式组合的工作流机制。通过链，我们可以构建更复杂的AI应用。
1、LLM Chain
最基础的链类型，将提示模板和语言模型组合，用于单一的输入输出转换
示例：将用户问题转换为SQL查询语句，输入为自然语言问题，输出为标准SQL
使用场景
- 文本翻译
- SQL生成
- 内容总结
- 格式转换
2、Sequential Chain
按顺序执行多个Chain，前一个Chain的输出作为下一个Chain的输入
示例：先将英文文本翻译成中文，再对中文内容进行情感分析，最后生成摘要
使用场景
- 多步文本处理
- 数据分析流程
- 文档处理管道
3、Router Chain
根据输入内容的不同，选择不同的处理路径，实现条件分支功能
示例：根据用户问题类型，将问题路由到不同的专业模型处理
- 数学问题 → 数学求解器
- 编程问题 → 代码生成器
- 通用问题 → 对话模型
使用场景
- 智能客服分流
- 多领域问答
- 任务分发系统
最佳实践
- 合理划分任务边界
- 注意链的性能优化
- 做好错误处理
- 保持链的可维护性