使用 langchain 框架，构建一个简单的 LLM 应用程序

介绍

使用 langchain 框架，构建一个简单的 LLM 应用程序

本文中出现的每段代码都是可以完整执行的

注意

大语言模型和各类框架迭代飞快，再看本文时，部分代码可能已经过时了

本文所用到的 python 包	版本
dashscope	1.20.3
langchain	0.2.12
langchain-community	0.2.11
langserve	0.2.2

配置环境变量

在项目中创建一个 .env 文件，保存程序运行时所需的环境变量：

（或者你用其他方式保存环境变量也行）

# 把通义千问的 API KEY 放这里
DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxxx"

程序运行时，使用 dotenv.load_dotenv() 从 .env 文件中加载环境变量

pip install python-dotenv

import os
import dotenv

# 从文件中加载运行程序所需的环境变量
dotenv.load_dotenv(".env")

print(os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))

快速开始

通义千问是阿里云研发的大语言模型；灵积是阿里云推出的模型服务平台，DashScope 是灵积的英文名

langchain 把与第三方大模型的集成都放在了 langchain_community 这个包中，其中就有通义千问大模型

pip install dashscope
pip install langchain
pip install langchain_community

将一段字符串传递给 .invoke() 方法，实现简单的对话：

from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
import dotenv

dotenv.load_dotenv(".env")

model = ChatTongyi(model="qwen-turbo")

response = model.invoke("你好，请问你是谁？")

print(response.content)

也可以将消息列表传递给 .invoke() 方法：

from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
import dotenv

dotenv.load_dotenv(".env")

model = ChatTongyi(model="qwen-turbo")

messages = [
    ("system", "请你扮演一名翻译助手"),
    ("user", "你好，请问你是谁？")
]

response = model.invoke(messages)

print(response.content)

prompt template

prompt（提示）是给大模型的输入，上述示例中传入 .invoke() 方法的参数就是 prompt

prompt 不仅仅是用户的输入，还可以包含有系统预设、角色信息、历史对话等等内容

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# 创建模板
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "将下列文本翻译成{language}"),
    ("user", "{text}")
])

# 将渲染模板渲染成字符串
formatted_prompt = prompt_template.format(
    language="中文",
    text="Hello, how are you?"
)

# 将渲染模板渲染成消息列表
invoked_prompt = prompt_template.invoke({
    "language": "中文",
    "text": "Hello, how are you?"}
)

print(formatted_prompt, end="\n--------\n")
print(invoked_prompt)

之后可以根据需要渲染模板，让模型完成不同的翻译工作

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
import dotenv

dotenv.load_dotenv(".env")

model = ChatTongyi(model="qwen-turbo")

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "将下列文本翻译成{language}"),
    ("user", "{text}")
])


def translate(text: str, language: str) -> str:
    invoked_prompt = prompt_template.invoke({"language": text, "text": language})
    response = model.invoke(invoked_prompt)
    return response.content


print(translate("Hello, how are you?", "中文"))
print(translate("你是谁？", "英文"))

chain、LCEL

我们可以使用 | 运算符，将 prompt_template.invoke() -> model.invoke() 的流程封装成一个链

这种将 LangChain 组件的以声明式的方式链接在一起的写法，叫 LCEL（LangChain Expression Language）

直接调用 chain.invoke()，便相当与依次调用了 prompt_template.invoke() 和 model.invoke()

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
import dotenv

dotenv.load_dotenv(".env")

model = ChatTongyi(model="qwen-turbo")

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "请将下列文本翻译成{language}"),
    ("user", "{text}")
])

# 将组件链接在一起
chain = prompt_template | model

response = chain.invoke({"language": "今天天气真好", "text": "英文"})
print(response.content)

output parser

定义一个 my_log() 函数，用于输出每次对话的 token 消耗情况

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
import dotenv

dotenv.load_dotenv(".env")

model = ChatTongyi(model="qwen-turbo")

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "请将下列文本翻译成{language}"),
    ("user", "{text}")
])

chain = prompt_template | model


def my_log(chain_output):
    # 输出本次问答的 token 消耗情况
    print(f"\033[35m[info] token_usage: {chain_output.response_metadata['token_usage']}\033[0m")
    return chain_output


def translate(text, language):
    response = chain.invoke({"language": language, "text": text})
    my_log(response)
    return response.content


print(translate("今天天气真好", "英文"))

上述示例中，我们对模型的输出做了两层处理：一是打印输出 token 消耗情况，二是通过 .content 拿到模型的输出文本内容。我们可以将这两层处理封装成一个函数

langchain 把用作“解析模型输出”的函数叫做 output parser

output parser 也可以通过 | 加入到链中，这时调用 chain.invoke() 所拿到的的结果，就是经过 output parser 处理的结果

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
import dotenv

dotenv.load_dotenv(".env")

model = ChatTongyi(model="qwen-turbo")

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "请将下列文本翻译成{language}"),
    ("user", "{text}")
])


def my_output_parser(model_output):
    print(f"\033[35m[info] token_usage: {model_output.response_metadata['token_usage']}\033[0m")
    return model_output.content


chain = prompt_template | model | my_output_parser

print(chain.invoke({"language": "今天天气真好", "text": "英文"}))

小结

在 LangChain 中，prompt template、model、output parser 是构建和执行链条的三个关键组件

prompt template 用来处理输入，output parser 用来处理输出

output parser 中也可以调用其他 chain 来处理当前 model 返回的结果

部署

LangServe 帮助开发者将 LangChain 链部署为 REST API

pip install "langserve[all]"

from fastapi import FastAPI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
import langserve
import dotenv

dotenv.load_dotenv(".env")

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "将下列文本翻译成{language}，你只需返回翻译结果，不要返回其他内容"),
    ("user", "{text}")
])

model = ChatTongyi(model="qwen-turbo")

chain = prompt_template | model | StrOutputParser()

app = FastAPI(title="翻译")

langserve.add_routes(app, chain, path="/translate")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)

运行程序，访问 http://localhost:8000/translate/playground/