自定义链

在 LangChain 中，自定义链（Custom Chain）是指用户可以根据自己的需求，通过组合不同的组件（如模型、提示模板、记忆模块等）来构建一个特定的处理流程。自定义链的核心思想是将多个步骤串联起来，形成一个完整的处理链条，从而实现复杂的任务。

基本结构

一个自定义链通常由以下几个部分组成：

1. 输入处理：处理用户输入，可能包括文本预处理、格式化等。
2. 模型调用：调用语言模型或其他模型来处理输入。
3. 输出处理：对模型的输出进行后处理，如格式化、提取关键信息等。
4. 记忆模块：可选，用于存储和检索上下文信息，以便在链的不同步骤之间传递信息。

步骤

1. 定义链的步骤：确定链中每个步骤的功能和顺序。
2. 实现每个步骤：使用 LangChain 提供的组件或自定义函数来实现每个步骤。
3. 组合步骤：将各个步骤组合成一个完整的链。
4. 测试和优化：测试链的功能，并根据需要进行优化。

示例：创建一个简单的自定义链

假设我们要创建一个自定义链，用于生成一段关于某个主题的简短描述。这个链的步骤如下：

1. 输入处理：接收用户输入的主题。
2. 模型调用：调用语言模型生成一段描述。
3. 输出处理：对生成的描述进行格式化。

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

# 1. 定义提示模板
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["topic"],
    template="请生成一段关于{topic}的简短描述。"
)

# 2. 初始化语言模型
llm = OpenAI(temperature=0.7)

# 3. 创建链
custom_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)

# 4. 运行链
topic = "人工智能"
result = custom_chain.run(topic)
print(result)

自定义链的高级用法

除了基本的链组合，LangChain 还支持更复杂的自定义链，例如：

• 条件链：根据某些条件决定下一步的执行路径。
• 并行链：同时执行多个链，并将结果合并。
• 循环链：在满足某些条件时重复执行某个链。

示例：创建一个条件链

假设我们要创建一个链，根据用户输入的主题生成不同类型的描述。如果主题是“技术”，则生成技术相关的描述；否则，生成一般描述。

from langchain.chains import SimpleSequentialChain, LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

# 定义技术相关的提示模板
tech_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["topic"],
    template="请生成一段关于{topic}的技术描述。"
)

# 定义一般描述的提示模板
general_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["topic"],
    template="请生成一段关于{topic}的一般描述。"
)

# 初始化语言模型
llm = OpenAI(temperature=0.7)

# 创建技术链
tech_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=tech_prompt)

# 创建一般链
general_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=general_prompt)

# 创建条件链
def conditional_chain(topic):
    if topic == "技术":
        return tech_chain.run(topic)
    else:
        return general_chain.run(topic)

# 运行条件链
topic = "技术"
result = conditional_chain(topic)
print(result)

自定义链是 LangChain 中非常强大的功能，允许开发者根据具体需求灵活地组合不同的组件，构建复杂的处理流程。通过自定义链，你可以实现从简单的文本生成到复杂的多步骤任务处理。