LangChain的LCEL和Runnable你搞懂了吗

标签：Runnable chain parser LangChain LCEL output 搞懂 model instructions

LangChain的LCEL估计行业内的朋友都听过，但是LCEL里的RunnablePassthrough、RunnableParallel、RunnableBranch、RunnableLambda又是什么意思？什么场景下用？

1、LCEL的定义和原理

LangChain的核心是Chain，即对多个组件的一系列调用。

LCEL是LangChain 定义的表达式语言，是一种更加高效简洁的调用一系列组件的方式。

LCEL使用方式就是：以一堆管道符（"|"）串联所有实现了Runnable接口的组件。

比如这样：

prompt_tpl = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "{parser_instructions}"),
        ("human", "列出{cityName}的{viewPointNum}个著名景点。"),
    ]
)

output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()
parser_instructions = output_parser.get_format_instructions()

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

chain = prompt_tpl | model | output_parser

response = chain.invoke(
    {"cityName": "南京", "viewPointNum": 3, "parser_instructions": parser_instructions}
)

所以LangChain为了让组件能以LCEL的方式快速简洁的被调用，计划将所有组件都实现Runnable接口。比如我们常用的PromptTemplate 、LLMChain 、StructuredOutputParser 等等。

管道符（"|"）在Python里就类似or运算（或运算），比如A|B，就是A.or(B)。

那对应到LangChain的Runnable接口里，这个or运算是怎么实现的呢？一起看到源码：

LangChain通过or将所有的Runnable串联起来，在通过invoke去一个个执行，上一个组件的输出，作为下一个组件的输入。

LangChain这风格怎么有点像神经网络呀，不得不说，这个世界到处都是相似的草台班子。嗨！

总结起来讲就是：LangChain的每个组件都实现了Runnable，通过LCEL方式，将多个组件串联到一起，最后一个个执行每个组件的invoke方法。上一个组件的输出是下一个组件的输入。

2、Runnable的含义和应用场景

2.1、RunnablePassthrough

定义

RunnablePassthrough 主要用在链中传递数据。RunnablePassthrough一般用在链的第一个位置，用于接收用户的输入。如果处在中间位置，则用于接收上一步的输出。

应用场景

比如，依旧使用上面的例子，接受用户输入的城市，如果输入城市是南京，则替换成北京，其余不变。代码如下。此处的{}和RunnablePassthrough.assign()是同一个语义。

chain = (
    {
        "cityName": lambda x: '北京' if x["cityName"] == '南京' else x["cityName"],
        "viewPointNum": lambda x: x["viewPointNum"],
        "parser_instructions": lambda x: x["parser_instructions"],
    }
    | prompt_tpl
    | model
    | output_parser
)

2.2、RunnableParallel

定义

RunnableParallel看名字里的Parallel就猜到一二，用于并行执行多个组件。通过RunnableParallel，可以实现部分组件或所有组件并发执行的需求。

应用场景

比如，同时要执行两个任务，一个列出城市著名景点，一个列出城市著名书籍。

prompt_tpl_1 = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "{parser_instructions}"),
        ("human", "列出{cityName}的{viewPointNum}个著名景点。"),
    ]
)
prompt_tpl_2 = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "{parser_instructions}"),
        ("human", "列出关于{cityName}历史的{viewPointNum}个著名书籍。"),
    ]
)

output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()
parser_instructions = output_parser.get_format_instructions()

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

chain_1 = prompt_tpl_1 | model | output_parser
chain_2 = prompt_tpl_2 | model | output_parser
chain_parallel = RunnableParallel(view_point=chain_1, book=chain_2)

response = chain_parallel.invoke(
    {"cityName": "南京", "viewPointNum": 3, "parser_instructions": parser_instructions}
)

2.3、RunnableBranch

定义

RunnableBranch主要用于多分支子链的场景，为链的调用提供了路由功能，这个有点类似于LangChain的路由链。我们可以创建多个子链，然后根据条件选择执行某一个子链。

应用场景

比如，有多个回答问题的链，先根据问题找到分类，然后在使用具体的链回答问题。

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
output_parser = StrOutputParser()

# 准备2条目的链：一条物理链，一条数学链
# 1. 物理链
physics_template = """
你是一位物理学家，擅长回答物理相关的问题，当你不知道问题的答案时，你就回答不知道。
具体问题如下：
{input}
"""
physics_chain = PromptTemplate.from_template(physics_template) | model | output_parser

# 2. 数学链
math_template = """
你是一个数学家，擅长回答数学相关的问题，当你不知道问题的答案时，你就回答不知道。
具体问题如下：
{input}
"""
math_chain = PromptTemplate.from_template(math_template) | model | output_parser

# 4. 其他链
other_template = """
你是一个AI助手，你会回答一下问题。
具体问题如下：
{input}
"""
other_chain = PromptTemplate.from_template(other_template) | model | output_parser


classify_prompt_template = """
请你对以下问题进行分类，将问题分类为"数学"、"物理"、"其它"，不需要返回多个分类，返回一个即可。
具体问题如下：
{input}

分类结果：
"""
classify_chain = PromptTemplate.from_template(classify_prompt_template) | model | output_parser

answer_chain = RunnableBranch(
    (lambda x: "数学" in x["topic"], math_chain),
    (lambda x: "物理" in x["topic"], physics_chain),
    other_chain
)

final_chain =  {"topic": classify_chain, "input": itemgetter("input")} | RunnableLambda(print_info) | answer_chain
# final_chain.invoke({"input":"地球的半径是多少？"})
final_chain.invoke({"input":"对y=x求导的结果是多少？"})

2.4、RunnableLambda

定义

要说牛批还得是RunnableLambda，它可以将Python 函数转换为 Runnable对象。这种转换使得任何函数都可以被看作 LCEL 链的一部分，我们把自己需要的功能通过自定义函数 + RunnableLambda的方式包装一下，集成到 LCEL 链中，这样算是可以跟任何外部系统打通了。

应用场景

比如，在执行过程中，想在中间插入一段自定义功能（如打印日志等），可以通过自定义函数 + RunnableLambda的方式实现。

def print_info(info: str):
    print(f"info: {info}")
    return info

prompt_tpl_1 = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "{parser_instructions}"),
        ("human", "列出{cityName}的{viewPointNum}个著名景点。"),
    ]
)

output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()
parser_instructions = output_parser.get_format_instructions()

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

chain_1 = prompt_tpl_1 | model | RunnableLambda(print_info) | output_parser


response = chain_1.invoke(
    {"cityName": "南京", "viewPointNum": 3, "parser_instructions": parser_instructions}
)

3、总结

本篇主要聊了LangChain的LCEL表达式，以及LangChain链的原理，以及常用的几个Runnable的定义和应用场景，希望对你有帮助。

近期我准备推出一个关于《助力开发者加持AI技术》的专栏，感兴趣的小伙伴可以加微信交流。

本篇完结！欢迎关注、加微信(yclxiao)交流、二维码如下！！！

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/l-EPH0hsmzQousPz8-MXcQ

标签：Runnable,chain,parser,LangChain,LCEL,output,搞懂,model,instructions
From： https://www.cnblogs.com/mangod/p/18337425

LangChain的LCEL和Runnable你搞懂了吗

1、LCEL的定义和原理

2、Runnable的含义和应用场景

2.1、RunnablePassthrough

2.2、RunnableParallel

2.3、RunnableBranch

2.4、RunnableLambda

3、总结

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